我们可以规范logistic回归以类似的方式，我们对线性回归。作为一个结果，我们可以避免过拟合。下面的图像显示了正则化函数，用粉红色的线显示出来，是不太可能过度拟合非正则的蓝线表示功能： 成本函数 我们可以使这个方程的最后添加一个项： 第二个和，意思是明确排除二次项。 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-08 23:05:29
阅读次数：
217
机器学习目标：（二分类） 经验风险： 过度拟合： 经验风险最小化： 结构风险最小化： 正则： 特点： 误差错误估计错误： 误差上界分析： R(g)的经验风险上界： 对错误分类的误差F定义(值域[0或1])： F和R的关系： 关于F的Hoe不等式： 意义： 统一上界： 与Hoe的差异： 增长函数： V ...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-28 21:49:50
阅读次数：
594
机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。 那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Cost function）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在Ng的视频中，Linear Regression用的是平方代价函数： Logis ...
分类：
系统相关 时间：
2017-05-20 14:26:59
阅读次数：
261
如何解决过拟合问题 过拟合：为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。 过拟合的产生原因： 1）由于对样本数据，可能存在隐单元的表示不唯一，即产生的分类的决策面不唯一。 2）权值学习迭代次数足够多，拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。 过度拟合解决方法： 1）权值衰减。 2）适 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-05-15 18:24:32
阅读次数：
261
ML3.1 介绍e1071包实施朴素贝叶斯分类的函数，本例使用klaR包中的NaiveBayes函数，因为该函数较之前者增加了两个功能，一个是可以输入先验概率，另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数。为了避免过度拟合，在训练时还要将数据分割进行多重检验，所以我们还使用了caret包的一些函数进 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-04-19 09:33:51
阅读次数：
165
Overfitting and regularization（过度拟合和规范化） 我们的网络在280迭代期后就不再能够推广到测试数据上。所以这不是有用的学习。我们说网络在280迭代期后就过度拟合(overfitting)或过度训练（overtraining）了。 我们的网络实际上在学习训练数据集的特 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-03-15 14:34:01
阅读次数：
268
岭回归可以用来解决过度拟合的问题一、线性模型的岭回归可使用ridge包中的linearRidge函数和MASS包中的lm.ridge函数> library(RSADBE)> data(OF)> LM <-lm.ridge(Y~poly(X,3),data = as.data.frame(OF),la ...
分类：
编程语言 时间：
2017-03-09 20:37:49
阅读次数：
1660
本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第3章的内容。 目录 交叉熵代价函数（The cross-entropy cost function） 柔性最大值（softmax） 过度拟合（Overfitting） 规范化（regularization） 权重初始化 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-19 00:14:41
阅读次数：
329
在机器学习寻找假设的过程中可能会出现过拟合和欠拟合的现象，那什么是过拟合和欠拟合呢？我们客观上认为，给定一个假设空间H，一个假设a∈H，如果存在其他的假设α∈H，使得在训练样例上a的错误率比α的小，但在整个实例分布上α的错误率比a的小，那么就说假设a过度拟合训练数..
分类：
其他好文 时间：
2016-11-17 02:20:57
阅读次数：
215
在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据。 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f)，此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域。 从训练数据中学习目标函数的过程 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-11-13 17:10:10
阅读次数：
240
