机器学习入门05 - 泛化 (Generalization)

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机器学习入门05 - 泛化 (Generalization)

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization 泛化是指模型很好地拟合以前未见过的新数据(从用于创建该模型的同一分布中抽取)的能力. 1- 过拟合的风险机器学习的目标是对从真实概率分布(已隐藏)中抽取的新数据做出良好预测.过拟合模型在训练过程中产生的损失很低,但在预测新数据方面的表现却非常糟糕.模型只能从训练数据集中取样,无法查看整体情况.如果某个模型在拟合当前样本方面表现良好,那么…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 - 笔记汇总

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介前提条件和准备工作完成课程的下一步机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

[转]MNIST机器学习入门

MNIST机器学习入门转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm…

tensorfllow MNIST机器学习入门

MNIST机器学习入门这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,…

机器学习入门：极度舒适的GBDT原理拆解

机器学习入门:极度舒适的GBDT拆解本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤,使大家可以彻底理解GBDT Boosting→Gradient Boosting Boosting是集成学习的一种基分类器(弱分类器)生成方式,核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器,给误差率低的学习器高权重,给误差率高的学习器低权重,结合弱学习器和对应的权重,生成强学习器. Boosting算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形…

Azure机器学习入门（三）创建Azure机器学习实验

在此动手实践中,我们将在Azure机器学习Studio中一步步地开发预测分析模型,首先我们从UCI机器学习库的链接下载普查收入数据集的样本并开始动手实践: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income. 然后我们在此数据集上开发和训练预测分析模型,并将预测分析模型作为web服务发布至云端给其他程序调用,整个过程大致包含下几个步骤: 下载.处理和上传收入普查的数据集: 创建一个新的Azure机器学习实验: 训练和评价一个预测模型: 从公共…