学习曲线learning curves|判断归回模型是否

2024-08-27

学习曲线（learning curves）

假定假设函数为一个二次函数,只是参数未定: 每给定一个样本大小,就能训练出对应的假设函数,从而利用这个假设函数可以计算出Jtrain(仍然在之前拿来训练的那些样本里面),然后将训练好的假设函数用在全部的验证集上可以计算出Jcv(注意在计算准确率的时候就不必λ了). 则代价与训练样本的个数之间的关系为: 1.高偏差情形可以看出:即使训练样本很多也无济于事,必须更改模型以解决本质问题. 2.高方差情形可以看出:增加训练样本个数对应过拟合情形来说是有效果的.

论文笔记系列-Speeding Up Automatic Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks by Extrapolation of Learning Curves

I. 背景介绍 1. 学习曲线(Learning Curve) 我们都知道在手工调试模型的参数的时候,我们并不会每次都等到模型迭代完后再修改超参数,而是待模型训练了一定的epoch次数后,通过观察学习曲线(learning curve, lc) 来判断是否有必要继续训练下去.那什么是学习曲线呢?主要分为两类: 1.模型性能是训练时间或者迭代次数的函数:performance=f(time) 或 performance=f(epoch).这个也就是我们常用到的方法,即横轴记录训练时间(或迭代次数)

(论文笔记Arxiv2021)Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis

目录摘要 1.引言 2.相关工作 3.方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲线分组 3.3 曲线聚合和CurveNet 4.实验 4.1 应用细节 4.2 基准 4.3 消融研究 5.总结 Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis 漫步在云中:学习点云形状分析的曲线论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01288 代码:https://curvenet.github.i

Bias vs. Variance(3)---用learning curves来判断bias/variance problem

画learning curves可以用来检查我们的学习算法运行是否正常或者用来改进我们的算法,我们经常使用learning cruves来判断我们的算法是否存在bias problem/variance problem或者两者皆有. learning curves--m(trainning size与error的函数) 上图是Jtrain(θ)与Jcv(θ)与training set size m的关系图,假设我们使用二次项来拟合我们的trainning data. 当trainning dat

斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | learning curves （改进学习算法：高偏差和高方差与学习曲线的关系）

绘制学习曲线非常有用,比如你想检查你的学习算法,运行是否正常.或者你希望改进算法的表现或效果.那么学习曲线就是一种很好的工具.学习曲线可以判断某一个学习算法,是偏差.方差问题,或是二者皆有. 为了绘制一条学习曲线,通常先绘制出训练集数据的平均误差平方和(Jtrain),或者交叉验证集数据的平均误差平方和(Jcv).将其绘制成一个关于参数m的函数.也就是一个关于训练集.样本总数的函数.m一般是一个常数,比如m等于100,表示100组训练样本.但我们要自己取一些m的值,也就是说对m的取值做一点限制,

2019.3.26判断是否回文（java实现）

我所有的文章都是对我总结学习的总结,那里不好或者冒犯了那里,我先对您说声对不起,请告知我进行改正. 今天java老师作业题目是判断是一个字符串否是回文: emmmm,我的思路是将字符串逆序,然后使用方法 System.out.println(s1.equals(s2));作为比较. 后来我使用 char[] ch = str.toCharArray(); 将字符串转换为字符数组,在用for循环将其逆序,后发现不知道怎么返回做对比: 后参考网上例子,写出如下代码 public class St

mvc actionresult 判断是否回发？

if(Request.HttpMethod.Equals("POST", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)){POST回发的代码}

吴恩达机器学习笔记37-学习曲线（Learning Curves）

学习曲线就是一种很好的工具,我经常使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差.方差问题.学习曲线是学习算法的一个很好的合理检验(sanity check).学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量(

R_针对churn数据用id3、cart、C4.5和C5.0创建决策树模型进行判断哪种模型更合适

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

C++判断是回文串还是镜像串

#include <iostream> #include <string> #include <cstdio> #include <cctype> #pragma warning(disable:4996) using namespace std; string str = "A 3 HIL JM O 2TUVWXY51SE Z 8 ";//镜像串的特征,只有部分字母和数字有镜像 string out[] = { "啥都不是&q

Coursera在线学习---第六节.构建机器学习系统

备: High bias(高偏差) 模型会欠拟合 High variance(高方差) 模型会过拟合正则化参数λ过大造成高偏差,λ过小造成高方差一.利用训练好的模型做数据预测时,如果效果不好,下一步大概如何做?存在如下几种情况: 1)获取更多的训练样本.(高方差时用.增加训练样本能防止过度拟合,进而防止高方差,因为非常多的训练样本,很难完全拟合) 2)使用更少的特征维度.(高方差时用,因为有可能过拟合了) 3)使用更多的特征维度.(高偏差时用,因为有可能欠拟合了) 4)增加多项式特征.

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 6) Advice for Applying Machine Learning & Machine Learning System Design

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一

学习曲线learning curves|判断归回模型是否