为了得到一致假设而使假设变得过度严格，称为过拟合。 避免过拟合，是分类器设计中的一个核心任务。 通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。 想象某种学习算法产生了一个过拟合分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据，为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规格如 ...
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2017-05-14 13:38:27
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作者：桂。 时间：2017-05-13 14:19:14 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 内容主要是CART算法的学习笔记。 CART算法是一个二叉树问题，即总是有两种选择，而不像之前的ID3以及C4.5B可能有多种选 ...
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2017-05-13 20:06:40
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一、过拟合问题 分类模型复杂、数据资料含有噪声、数据量少的情况下能发生过拟合的现象，对于不同的模型复杂度，随着资料量的增大，模型的Ein和Eout变化为： 噪声、模型复杂度与数据资料量三者对于过拟合的影响： 二、正则化 对于较为复杂的模型，需要加入正则化，是高次的项系数权重为0（或接近零），使之变为 ...
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2017-05-12 23:09:34
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一：引言 因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上 ...
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2017-05-08 15:59:51
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机器学习按数据的使用方式来说可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，机器学习中的算法还有另外一种划分方式：分类、聚类、回归。但我更喜欢分为两种：广义的分类（分类+聚类）和回归，这里是按照预测的结果是离散数据还是连续数据来划分的。今天要介绍的决策树就是分类算法中的一种。 在介绍机器学习 ...
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2017-05-08 01:26:28
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7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 正则化线性回归 7.4 正则化的逻辑回归模型 7.1 过拟合的问题 如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设预测可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。 下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性 ...
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2017-05-06 17:56:55
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http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与 ...
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2017-04-30 12:24:21
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''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1)... ...
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2017-04-21 09:37:59
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从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stacked convolutional layers are followed by one or more fully-connected layers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。 1 ...
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2017-04-11 13:29:21
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常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点： 1.简单好用，容 ...
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2017-04-07 15:52:23
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