【Python机器学习专栏】模型泛化能力与交叉验证
在机器学习的世界中，模型的性能不仅体现在训练集上的准确率，更重要的是其在新数据（即测试集）上的表现，这就是所谓的模型泛化能力。为了更准确地评估模型的泛化能力，我们通常使用交叉验证这一强大工具。本文将深入探讨模型泛化能力的概念、重要性以及如何通过交叉验证来有效评估和提升模型的泛化能力。 一、模型泛化能...
学习笔记： 机器学习经典算法-模型泛化
1、过拟合与欠拟合 对于包含噪音的数据集，进行数据拟合的时候，总能找到一条曲线穿过所有样本点，使得模型的预测结果与给定训练集内的样本真实标签完全一致，取得极低的预测误差；但这意味着算法所训练的模型过多的表达了数据之间的噪音关系，称为 过拟合(over fitting)。欠拟合(under fitti...
老生常谈：什么样的(机器学习)结果才有推广(泛化)价值
人工智能是研究一种可以直接处理重要应用的方法，比如试图改进语音识别或医学成像的生产系统。但是，大多数研究，即使是在计算机视觉等应用领域，都是在高度简化的真实世界的代理上完成的。目标识别基准的进展：从像MNIST，NORB和Caltech101这样的数据集开始到现在像ImageNet和Pascal V...
Python3入门机器学习 - 模型泛化
模型正则化 在多项式回归中如果degree过大，会造成过拟合的情况，导致模型预测方差极大，因此，我们可以使用模型正则化的方式来减小过拟合导致的预测方差极大的问题 即在我们训练模型时，不仅仅需要将预测的y和训练集的y的均方误差达到最小，还要使参数向量最小。（即上图公式。） 使用岭回归达到最小方差 fr...
简单自学机器学习理论—— 泛化界限 (Part II )
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/67168 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 机器学习理论 part II- 泛化界限（第I部分内容点此；第III部分内容点此） 上节总结到最小化经验风险不...
简单自学机器学习理论—— 泛化界限 (Part II )
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 机器学习理论 part II- 泛化界限（第I部分内容点此；第III部分内容点此） 上节总结到最小化经验风险不是学习问题的解决方案，并且判断学习问题可解的条件是求： 在本节中将深度调查研究该概率，看其是否可以真的很...
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