一、AIC(Akaike information Criterion)准则

二、BIC(Bayesian information Criterion)准则

参考文献:

【1】AIC与BIC区别

用于模型选择的AIC与BIC的更多相关文章

  1. AIC和BIC

    一.模型选择之AIC和BIC 人们提出许多信息准则,通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题,此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法 赤池信息准则(Akaike Information Criter ...

  2. 【scikit-learn】交叉验证及其用于參数选择、模型选择、特征选择的样例

     内容概要¶ 训练集/測试集切割用于模型验证的缺点 K折交叉验证是怎样克服之前的不足 交叉验证怎样用于选择调节參数.选择模型.选择特征 改善交叉验证 1. 模型验证回想¶ 进行模型验证的一个重要目 ...

  3. 赤池信息准则AIC,BIC

    很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数,当训练数据足够多时,可以不断提高模型精度,但是以提高模型复杂度为代价的,同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合.所以,模型选择问题在模型复杂度与模型 ...

  4. 小白学习之pytorch框架(6)-模型选择(K折交叉验证)、欠拟合、过拟合(权重衰减法(=L2范数正则化)、丢弃法)、正向传播、反向传播

    下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) ...

  5. PRML读书会第一章 Introduction(机器学习基本概念、学习理论、模型选择、维灾等)

    主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂 ...

  6. ISLR系列:(4.1)模型选择 Subset Selection

    Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applicat ...

  7. AIC与BIC

    首先看几个问题 1.实现参数的稀疏有什么好处? 一个好处是可以简化模型.避免过拟合.因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数作用,会引发过拟合.并且参数少了模型的解释能力会变强. 2 ...

  8. ML 04、模型评估与模型选择

    机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{ ...

  9. sklearn 模型选择和评估

    一.模型验证方法如下: 通过交叉验证得分:model_sleection.cross_val_score(estimator,X) 对每个输入数据点产生交叉验证估计:model_selection.c ...

随机推荐

  1. thinkphp或thinkcmf 《文章编辑,文章添加》 访问另一个表的分类,添加入另一个表时将id值以(,)逗号分隔储存,编辑时以(,)逗号分隔并且相等的id值被选中

      首页 显示 的控制器//网贷评级 public function grade(){ $archives = $this->archives_model->where(array('de ...

  2. jenkins编辑报错Exception when publishing, exception message的解决办法

    jenkins编辑报错Exception when publishing, exception message的解决办法 查看目标主机的磁盘空间是否占满,清理磁盘空间即可

  3. .NET Core开发日志——Edge.js

    最近在项目中遇到这样的需求:要将旧有系统的一部分业务逻辑集成到新的自动化流程工具中.这套正在开发的自动化工具使用的是C#语言,而旧有系统的业务逻辑则是使用AngularJS在前端构建而成.所以最初的考 ...

  4. .NET Core开发日志——RequestDelegate

    本文主要是对.NET Core开发日志--Middleware的补遗,但是会从看起来平平无奇的RequestDelegate开始叙述,所以以其作为标题,也是合情合理. RequestDelegate是 ...

  5. FFmpeg制作+x264+faac

    https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47071547  雷神的博客 https://www.jianshu.com/p/3f023 ...

  6. tomcat运行模式

    Tomcat Connector的三种不同的运行模式性能相差很大 这三种模式的不同之处如下: BIO: 一个线程处理一个请求.缺点:并发量高时,线程数较多,浪费资源. Tomcat7或以下,在Linu ...

  7. Git 子模块:git submodule

    imtianx 2018年03月08日阅读 2057 Git 子模块:git submodule 工作中,可能会遇到在一个Git仓库 中添加 其他 Git 仓库的场景.比如,在项目中引用第三方库.或者 ...

  8. 双栈算术表达式求值算法 栈(Stack) - Java实现

    https://mp.weixin.qq.com/s/dg8mgd6CIQ7Tui1_fQwSBA https://github.com/toywei/DataStructure/tree/maste ...

  9. 使用U盘为虚拟机安装系统

    前提:使用虚拟机安装WIN8系统时,由于WIN8镜像文件大于4G无法使用虚拟安装,所以使用U盘安装. 1.装有U盘启动的WINPe系统 (1)下载 老毛桃U盘启动盘制作工具 (2)U盘清空 2.虚拟机 ...

  10. linux crypt()函数使用总结

    原型: char *crypt(const char *key, const char *salt); 标准说明: crypt()算法会接受一个最长可达8字符的密钥(即key),并施以数据加密算法(D ...