Regularization and model selection 假设我们为了一个学习问题尝试从几个模型中选择一个合适的模型.例如,我们可能用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+-θkxk),我们需要设定一个合适的阶数k,怎样才能决定这个阶数k,以使得最终模型的bias与variance之间能够达到某种平衡,或者,在locally weighted regression 中,我们如何确定参数τ,以及在ℓ1-regularized 的SVM中,如何确定参数C. 在为某个l…

规则化和模型选择(Regularization and model selection) 转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数…

Linear regression with regularization 当我们的λ很大时,hθ(x)≍θ0,是一条直线,会出现underfit:当我们的λ很小时(=0时),即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时,才会刚刚好.那么我们怎么自动来选择这个λ的值呢? 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式不带有regulariz…

网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre…

Suppose we are trying select among several different models for a learning problem.For instance, we might be using a polynomial regression model hθ(x) = g(θ0 + θ1x + θ2x2 + · · · + θkxk ),and wish to decide if k should be 0, 1, . . . , or 10. How can…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250983 选择合适的estimator 通常机器学习最难的一部分是选择合适的estimator,不同的estimator适用于不同的数据集和问题. sklearn官方文档提供了一个图[flowchart],可以快速地根据你的数据和问题选择合适的estimator,单击相应的区域还可以获得更具体的内容. 代码中我一般这么写 def gen_estimators(): ''' List of the…

学习笔记之scikit-learn - 浩然119 - 博客园 https://www.cnblogs.com/pegasus923/p/9997485.html 3. Model selection and evaluation — scikit-learn 0.20.3 documentation https://scikit-learn.org/stable/model_selection.html#model-selection Accuracy paradox - Wikipedia…

假设我们现在想要知道what degree of polynomial to fit to a data set 或者 应该选择什么features 或者 如何选择regularization parameter λ 我们该如何做?----Model selection process 很好的拟合training set并不意味着是一个好的hypothesis 上图是一个overfitting的例子,它能很好的拟合training data,但它不是一个好的预测函数.所以一般来说,the tra…

Model selection模型选择 ML中的一个重要任务是模型选择,或使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数. 这也称为调优. 可以对诸如Logistic回归的单独Estimators进行调整,或者对包括多个算法,特征和其他步骤的整个Pipeline进行调整. 用户可以一次调整整个Pipeline,而不必单独调整Pipeline中的每个元素. MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSplit等工具进行模型选择.这些工具需要以下items:    Est…

參考:http://scikit-learn.org/stable/model_selection.html 有待翻译,敬请期待: 3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance 翻译文章參考:http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/47099275 3.1.1. Computing cross-validated metrics 3.1.1.1. Obtaining predict…