AIC与BIC

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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. 2.参数值越小代表模型越简单吗? 是.越复杂的模型,越是会尝试对所有的样本进行拟合,甚至包括一些异常样本点,这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动,这种较大的波动也反应了在这个区间的导数很大,而只有较大的参数值才能产生较大的导数.因此复杂的模型,其参数值会比较大. 一.AIC 1.简介 AIC…

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 Criterion,AIC)和贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC) AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,由日本统计学家赤池弘次在1974年提出它建立在熵的概念上,提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准,通常情况下,AIC定义为: \( AIC =…

用于模型选择的AIC与BIC

一.AIC(Akaike information Criterion)准则二.BIC(Bayesian information Criterion)准则参考文献: [1]AIC与BIC区别…

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对数据集描述能力(即似然函数)之间寻求最佳平衡. 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 Criterion,AIC)和贝叶斯信息准则(Bayesian Information C…

aic bic mdl

https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7891277 https://blog.csdn.net/lfdanding/article/details/50732762 参考文章http://blog.csdn.net/lynnucas/article/details/47947943 转自:http://blog.csdn.net/jteng/article/details/40823675 此处模型选择我们只考虑模型参数数量,不涉及…

scikit-learn 线性回归算法库小结

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m…

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AIC和BIC

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赤池信息准则AIC，BIC

aic bic mdl

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7 Types of Regression Techniques you should know!

logistic回归和probit回归预测公司被ST的概率(应用)

时间序列分析算法【R详解】

【机器学习笔记之五】用ARIMA模型做需求预测用ARIMA模型做需求预测