模型优化评估, 扩充基, 过拟合, 模型的Bias, Variance ...
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2019-12-02 16:46:40
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1. keras.engine.input_layer.Input() 用来实例化一个keras tensor 2. class Dense(Layer): keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initia ...
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2019-12-02 13:20:44
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一、一段一米长的绳子，随机且两刀，分成三段，求能够组合成一个三角形的概率。 二、什么是bias，什么是variance？ 答： 在用机器学习算法对数据进行拟合的过程中，往往一开始得不到满意的结果，例如 AUC 值不够高，此时我们就需要对模型进行调优，那么调优的方向是什么？有没有调优方法论可遵循？答案 ...
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2019-12-01 13:56:45
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explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点： 这些函数都有一个参数“multioutput”，用来指定在多目标回归问题中，若干单个目标变量的损失或得分以什么样的 ...
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2019-10-31 17:57:57
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对预测模型讨论，预测误差（error）分两类：偏差（bias）造成的误差与方差（variance）造成的误差。最小化偏差与方差的一个权衡。理解这两类误差有利于诊断模型结果和避免过拟合和欠拟合。 偏差与方差 三种方式定义偏差与方差：概念、图形、数学 概念定义： 偏差造成的误差：预期/平均预测值 和 尝 ...
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2019-10-27 00:37:04
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偏差（Bias）与方差（Variance） 目录： 为什么会有偏差和方差？ 偏差、方差、噪声是什么？ 泛化误差、偏差和方差的关系？ 用图形解释偏差和方差。 偏差、方差窘境。 偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？ 偏差、方差与模型复杂度的关系？ 偏差、方差与bagging、boosting的关系？ 偏差 ...
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2019-10-23 18:37:53
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回到目录 （续上小节） 3. 分压偏置 前面的“改进型固定偏置”电路，虽然情况比原始的固定偏置电路好了一点，但还是不太理想，于是人们又设计出了性能更加稳定的分压偏置（voltage-divider bias configuration）电路，如下图所示： 图3-6.06 分压偏置电路的稳定性非常完美 ...
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2019-10-19 11:25:00
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tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True): n_hidden表示神经元的个数，forget_bias就是LSTM们的忘记系数，如果等于1，就是不会忘记任何信息。如果等于0，就都忘记。sta ...
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2019-10-08 14:03:03
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偏差(Bias) 偏差指预测输出与真实标记的差别，记为： 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差(Variance) 方差指一个特定训练集训练得到的函数，与所有训练集得到平均函数的差的平方再取期望，记为： 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习 ...
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2019-09-29 09:27:22
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方差： 1.样本方差为何除以n-1 2.为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？ 协方差： 1.期望、方差、协方差和协方差矩阵 2.详解协方差与协方差矩阵 有详细计算例子 ...
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2019-09-18 16:02:07
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