目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(3) : 再谈量化误差(Generalization Error)…

泛化误差 机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和联系? 准与确的关系 bias 偏差:模型越复杂,模型的偏差越小,方差越小,因此会出现overfitting 准:bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距:\(E|y_{真实}-y_{预测}|\),就是分类器在样本上(测试集)上拟合的好不好.因此想要降低bias,就要复杂化模型,增加模型的参数,容易导致过拟合,过拟合对应的是上面的high variance,点比较…

摘要:在随机森林之Bagging法中可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中,当然也就没有参加决策树的建立,那是不是意味着就没有用了呢,答案是否定的.我们把这1/3的数据称为袋外数据oob(out of bag),它可以用于取代测试集误差估计方法. 在论文: 1:Bias,variance and prediction error for classification rules.<Robert Tibshiranni> 2: An Effi…

准: bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距,简单讲,就是在样本上拟合的好不好.要想在bias上表现好,low bias,就得复杂化模型,增加模型的参数,但这样容易过拟合 (overfitting),过拟合对应上图是high variance,点很分散.low bias对应就是点都打在靶心附近,所以瞄的是准的,但手不一定稳. 确: varience描述的是样本上训练出来的模型在测试集上的表现,要想在variance上表现好,low varience,就要简化…

犀利的开头 在机器学习中,我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型),通常的做法是定义一个Loss function(误差函数),通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程,来提高模型的性能(performance).然而我们学习一个模型的目的是为了解决实际的问题(或者说是训练数据集这个领域(field)中的一般化问题),单纯地将训练数据集的loss最小化,并不能保证在解决更一般的问题时模型仍然是最优,甚至不能保证模型是可用的.这个训练数据集的loss与一般化的数据集的loss…

原文:written by Sebastian Raschka on March 14, 2015 中文版译文:伯乐在线 - atmanic 翻译,toolate 校稿 This article offers a brief glimpse of the history and basic concepts of machine learning. We will take a look at the first algorithmically described neural network…

网易公开课,第9,10课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是,如何去评价和选择学习算法   Bias/variance tradeoff 还是用这组图,学习算法追求的是generalization error(对未知数据的预测误差),而不是training error(只是对训练集) 最左边,underfit,我们说这种学习算法有较大的bias Informally, we define the bia…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对…

1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部…

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