sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 赤池信息量准则[1]  是由日本统计学家赤池弘次创立的,以熵的概念基础确定. 赤池信息量准则,即Akaike information criterion…

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…

Akaike information criterion,AIC是什么?一个用来筛选模型的指标.AIC越小模型越好,通常选择AIC最小的模型.第一句话好记,第二句话就呵呵了,小编有时候就会迷惑AIC越大越好还是越小越好.所以,还是要知其所以然的. 在AIC之前,我们需要知道Kullback–Leibler information或 Kullback–Leiblerdistance.对于一批数据,假设存在一个真实的模型f,还有一组可供选择的模型g1.g2.g3…gi,而K-L 距离就是用模型 gi…

格拉布斯准则:https://baike.baidu.com/item/%E6%A0%BC%E6%8B%89%E5%B8%83%E6%96%AF%E5%87%86%E5%88%99/3909586 Grubbs格拉布斯检验临界值表:https://wenku.baidu.com/view/0f3c083a172ded630a1cb6c8.html 原文链接:https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/82796657   简介 Grubbs测试(…

在训练集上有个好的效果不见得在测试集中效果就好,因为可能存在过拟合(over-fitting)的问题. 如果训练集的数据质量很好,那我们只需对这些有效数据训练处一堆模型,或者对一个模型给定系列的参数值,然后再根据测试集进行验证,选择效果最好的即可: 大多数情况下,数据集大小是有限的或质量不高,那么需要有个第三测试集,用于测试选中的模型的评估. 为了构建好的模型,我们常常选用其中质量较高的数据拿来训练,这就存在一个问题就是测试集的数据质量变低,导致预测的效果由于noisy而导致性能较差. 这种解决…

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…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的…

多元线性回归 1.多元线性回归方程和简单线性回归方程类似,不同的是由于因变量个数的增加,求取参数的个数也相应增加,推导和求取过程也不一样.. y=β0+β1x1+β2x2+ ... +βpxp+ε 对于b0.b1.….bn的推导和求取过程,引用一个第三方库进行计算 2.应用多元线性回归的几个限定条件 (1)Linearity 线性(2)Homoscedasticity 同方差性(3)Multivariate normality 多元正态分布(4)Independence od errors 误差…

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这…

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…