误差模型：过拟合，交叉验证,偏差-方差权衡作者Natasha Latysheva;Charles Ravarani
发表于cambridgecoding介绍??在本文中也许你会掌握机器学习中最核心的概念:偏差-方差权衡.其主要想法是,你想创建尽可能预测准确并且仍能适用于新数据的模型(这是泛化).危险的是,你可以轻松的在你制定的数据中创建过度拟合本地噪音的模型,这样的模型是无用的,并且导致弱泛化能力...
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2016-03-26 06:57:59
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尊重原创~~~ 转载出处：http://www.matlabsky.com/thread-12411-1-1.html 交叉验证(Cross Validation)方法思想简介http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html以下内容摘自
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2016-03-06 11:09:31
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交叉验证(CrossValidation)方法思想简介以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation
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2016-03-06 10:00:10
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1>监督学习（分类）：先让机器学习一下每种花朵的样本数据，然后让他根据这些信息，对未标志出花朵种类的图像进行分类。 2>特征：我们把数据中所有测量的结果都叫特征。 2>交叉验证：极端的叫去一法（leave-one-out）从训练集中拿出一个样本，并在缺少这个样本的数据上训练一个模型，然后看模型是否能
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2016-02-20 22:51:34
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克里金插值的基本介绍可以参考ARCGIS的帮助文档[1]. 其本质就是根据已知点的数值，确定其周围点（预测点）的数值。最直观的方法就是找到已知点和预测点数值之间的关系，从而预测出预测点的数值。比如IDW插值方法，就是假设已知点和预测点的值跟它们相对距离成反比。克里金插值的精妙之处在于它不仅考虑了已知
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2016-02-12 06:03:36
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内容概要¶
如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数如何让搜索参数的流程更加高效如何一次性的搜索多个调节参数在进行真正的预测之前，如何对调节参数进行处理如何削减该过程的计算代价
1. K折交叉验证回顾¶
交叉验证的过程
选择K的值（一般是10），将数据集分成K等份使用其中的K-1份数据作为训练数据，另外一份数据作为测试数据，进行模型的训练使用一种度量测度来衡量...
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2016-01-22 18:16:39
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交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独...
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2015-12-28 11:58:18
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原文：http://www.zhihu.com/question/27068705机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？修改最近在学习机器学习，在学到交叉验证的时候，有一块内容特别的让我困惑，Error可以理解为在测试数据上跑出来的不准确率 ，...
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2015-11-28 13:34:35
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主要内容：1、十折交叉验证2、混淆矩阵3、K近邻4、python实现一、十折交叉验证前面提到了数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来测试模型的好坏，那么单一的测试是否就能很好的衡量一个模型的性能呢？答案自然是否定的，单一的测试集具有偶然性和随机性。因此本文介绍一种衡量模型（比如分...
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2015-10-05 18:04:28
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交叉验证假设函数hi即按照某个模型进行训练得到的模型函数。对于可选择的模型构成集合M，其中Mi表示一种类型的模型，比如逻辑回归、神经网络、SVM等某一种。对于训练集S将其分为两部分，70%的样本作为训练集Strain,30%的作为测试集Scv。这样我们用每个模型Mi用Strain进行训练得到假设函数...
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2015-09-25 18:06:29
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