模型进行评估，以确保拟合模型可以准确地预测未来或未知科目的反应。没有模型评价，我们可能会训练模型，过拟合的训练数据。为了防止过拟合，我们可以使用软件包，如符号、rminer，并使评价拟合模型的性能。此外，模型的评价可以帮助选择最佳 ...
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2017-05-30 19:44:04
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今天我们离成功又近了一步，因为又失败了两次 第一次使用了所有特征，理由：前天的特征使用的是取单个特征测试超过85分的特征，结果出现过拟合现象。 本次使用所有特征是为了和昨天的结果作比较。 结果稍好：比最佳分数多了1分 第二次使用了上一次最佳结果的特征，去除其中单个特征测试结果最好的，加入新的特征，加 ...
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2017-05-29 21:07:02
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此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录： 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景： AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作，并在当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其 ...
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2017-05-29 15:16:10
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一个发展中的电信市场，网络容量往往是线性增加的，我们可以通过拟合历史网络容量指标，来判断未来网络规模，从而提前进行网络扩容，防患于未然。 线性回归实际上是找到一条直线，使得所有观测点y值到直线的离差平方和最小。 一、多元线性回归 多元线性回归使用矩阵方程可以很好的描述： 1、 拟合的p元线性方式格式 ...
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2017-05-28 23:09:58
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简介 剪枝（pruning）是指通过移除决策树的某一部分以减少树的大小，被移除的部分的分类能力比较弱，从而降低最终分类器的复杂度，提高泛化能力。 从上一篇文章中，我们知道决策树是通过递归算法产生，然而这可能会出现过拟合（overfitting），也就是，一味的拟合已知的训练数据集，可能会导致分类器过 ...
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2017-05-26 13:26:26
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CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d)。单层CNN检测边缘。图像识别分类，使用不同层类型支持卷积层，减少过拟合，加速训练过程，降低内存占用率。 TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算。tf.nn.depthwise_conv2d，一个卷积层输出边接到另一个卷积 ...
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2017-05-25 10:12:18
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随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。 因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。 ...
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2017-05-20 22:35:36
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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 ...
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2017-05-15 18:24:32
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过拟合 我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数 ...
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2017-05-14 23:36:28
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Machine Learning：Neural Network Representation 1。Non-Linear Classification 假设还採取简单的线性分类手段。那么会面临着过拟合以及效率低下的问题(如图所看到的)，然而neural network则能够非常好的解决非线性分类问题。 ...
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2017-05-14 20:29:21
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