1。相对于容易过度拟合训练样本的人工神经网络，支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力。 2.SVM更偏好解释数据的简单模型 二维空间中的直线，三维空间中的平面和更高维空间中的超平面。 3.SVM正是从线性可分情况下的最优分类面发展而来，主要思想就是寻找能够成功分开两类样本并且有最大分类间隔 ...
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2016-10-09 17:31:50
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医学图像识别的问题 如果将CNN应用于医学图像，首要面对的问题是训练数据的缺乏。因为CNN的训练数据都需要有类别标号，这通常需要专家来手工标记。要是标记像ImageNet这样大规模的上百万张的训练图像，简直是不可想象的。 因为CNN的参数多，必须依靠大规模的训练数据才能防止过度拟合（Over Fit ...
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2016-07-07 13:09:01
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过拟合，在Tom M.Mitchell的《Machine Learning》中是如何定义的：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 也就是说，某一假设过度的拟合了训 ...
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2016-06-12 12:13:22
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我们之前解决过一个理论问题：机器学习能不能起作用？现在来解决另一个理论问题：过度拟合。 正如之前我们看到的，很多时候我们必须进行nonlinear transform。但是我们又无法确定Q的值。Q过小，那么Ein会很大；Q过大，就会出现过度拟合问题。如下图所示： 那么overfitting具体受什么 ...
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2016-05-08 11:39:15
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重点归纳 回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）迚行预测用途：预测，判别合理性例子：利用身高预测体重；利用广告费用预测商品销售额；等等.线性回归分析：一元线性；多元线性；广义线性非线性回归分析困难：选定变量（多元），避免多重共线性，观察拟合方程，避免过度拟合，检验模型是否 ...
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2016-04-23 18:05:57
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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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避免过度拟合之正则化 “越少的假设，越好的结果” 商业情景： 当我们选择一种模式去拟合数据时，过度拟合是常见问题。一般化的模型往往能够避免过度拟合，但在有些情况下需要手动降低模型的复杂度，缩减模型相关属性。 让我们来考虑这样一个模型。在课堂中有10个学生。我们试图通过他们过去的成绩预测他们未来的成绩
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2016-02-28 18:18:55
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1 过拟合过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的：1 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大2 特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示：看上图中的多项式回归（Polynomial r...
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2015-11-14 16:17:54
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主要内容：
Overfitting（问题）
判断和防止overfitting 的方式
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过度拟合的模型往往不能进行一般化推广（generalization）
拟合问题需要在两个方面进行权衡
需要注意的是 如果用来训练的数据和测试的数据是同样的，那么这样的检验是没有意义的，就...
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2015-08-28 17:42:12
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神经网络模型
简单的神经网络
前向传播
代价函数
对于单个样例 ，其代价函数为：
给定一个包含m个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为：
以上公式中的第一项 是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。
反向传播算法
反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法。
批量梯...
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2015-08-21 15:45:36
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