我们现在开始训练模型，还输入参数如下：
rank：ALS中因子的个数，通常来说越大越好，但是对内存占用率有直接影响，通常rank在10到200之间。
iterations：迭代次数，每次迭代都会减少ALS的重构误差。在几次迭代之后，ALS模型都会收敛得到一个不错的结果，所以大多情况下不需要太多的迭代（通常是10次）。
lambda：模型的正则化参数，控制着避免过度拟合，值越大，越正则化。我们将...
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2015-08-14 19:21:13
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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。共有5...
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2015-07-14 20:22:31
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前言 在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不....
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2015-07-11 16:20:16
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SVM当然会过拟合，而且过度拟合的能力还非常强。首先我想说说什么叫过度拟合？就是模型学岔路了，把数据中的噪音当做有效的分类标准。通常越是描述能力强大的模型越容易过度拟合。描述能力强的模型就像聪明人，描述能力弱的如：”一次线性模型“像傻子，如果聪明人要骗人肯定比傻子更能自圆其说对不对？而SVM的其中一...
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2015-05-28 14:01:01
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介绍在这篇文章中，我们讨论主成分分析（PCA）是如何工作的，以及它如何被用来作为分类问题的降维技术。在这篇文章的末尾，出于证明的目的提供了Matlab源代码。在前面的文章中，我们讨论了所谓的维数诅咒，表明在高维空间分类器倾向于过度拟合训练数据。接下来产生的问题是哪些特征应该保留，哪些应该从高维特征向量中删除。如果此特征向量的所有特征是统计独立的，可以简单地从这个向量中消除最小的判别特征。通过各种贪婪...
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2015-05-22 17:07:33
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Content1 引言2 维数灾难与过拟和3 怎样避免维数灾难4 总结 1 引言本文章讨论的话题是“curse of dimension”，即维数灾难，并解释在分类它的重要性，在下面的章节我会对这个概念做一个直观的解释，并清晰的描述一个由维数灾难引起的过度拟合的问题。下面不如正题，考虑我们有一堆猫和...
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2015-05-10 14:11:53
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过拟合概念：是指分类器能够百分之百的正确分类样本数据（训练集中的样本数据），对训练集以外的数据却不能够正确分类。原因：1：模型（算法）太过复杂，比如神经网络，算法太过精细复杂，规则太过严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别，即在训练样本中拟合的很好，在训练样本外拟合的很差....
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2015-04-19 17:41:42
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本节知识点： 贝叶斯统计及规范化 在线学习 如何使用机器学习算法解决具体问题：设定诊断方法，迅速发现问题 贝叶斯统计及规范化（防止过拟合的方法） 就是要找更好的估计方法来减少过度拟合情况的发生。 回顾一下，线性回归中使用的估计方法是最小二乘法，logistic 回归是条件概率的最大似然估计，朴素贝叶...
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2015-03-13 22:08:45
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1.定义：利用已有样本，产自拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。2.用途：预测，合理性判断。3.分类：线性回归分析：一元线性回归，多元线性回归，广义线性（将非线性转化为线性回归，logic回归）非线性回归分析4.困难：变量选取，多重共线性，观察拟合方程，避免过度拟合5.关系：函数关系：确定性关系，...
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2015-01-25 15:02:58
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来自：http://blog.csdn.net/fengzhe0411/article/details/7165549最近几天在看模式识别方面的资料，多次遇到“overfitting”这个概念，最终觉得以下解释比较容易接受，就拿出来分享下。overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上...
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2014-10-20 17:06:56
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