机器学习基石笔记:16 Three Learning Principles
三个理论上界:
三个线性模型:
三个关键工具:
三条学习规则:
1.奥卡姆剃刀定律
先从简单模型开始,
训练后出现欠拟合,
再尝试复杂点模型。
2.采样误差
训练、验证、测试数据尽量同分布。
3.数据偷看
找到折中方法。
机器学习基石笔记:16 Three Learning Principles的更多相关文章
- 机器学习基石:16 Three Learning Principles
三个理论上界: 三个线性模型: 三个关键工具: 三条学习规则: 1.奥卡姆剃刀定律 先从简单模型开始, 训练后出现欠拟合, 再尝试复杂点模型. 2.采样误差 训练.验证.测试数据尽量同分布. 3.数据 ...
- Coursera台大机器学习课程笔记15 -- Three Learning Principles
这节课是最后一节,讲的是做机器学习的三个原则. 第一个是Occan's razor,即越简单越好.接着解释了什么是简单的hypothesis,什么是简单的model.关于为什么越简单越好,林老师从大致 ...
- 林轩田机器学习基石笔记1—The Learning Problem
机器学习分为四步: When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Lear ...
- 机器学习基石笔记:02 Learning to Answer Yes/No、PLA、PA
原文地址:https://www.jianshu.com/p/ed0aee74523f 一.Perceptron Learning Algorithm (一)算法原理 PLA本质是二元线性分类算法,即 ...
- 机器学习基石 4 Feasibility of Learning
机器学习基石 4 Feasibility of Learning Learning is Impossible? 机器学习:通过现有的训练集 \(D\) 学习,得到预测函数 \(h(x)\) 使得它接 ...
- 机器学习基石 3 Types of Learning
机器学习基石 3 Types of Learning Learning with Different Output Space Learning with Different Data Label L ...
- 机器学习基石笔记:01 The Learning Problem
原文地址:https://www.jianshu.com/p/bd7cb6c78e5e 什么时候适合用机器学习算法? 存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 这种规则难以程序化定义,人难以给 ...
- 林轩田机器学习基石笔记4—Feasibility of Learning
上节课介绍了机器学习可以分为不同的类型.其中,监督式学习中的二元分类和回归分析是最常见的也是最重要的机器学习问题.本节课,我们将介绍机器学习的可行性,讨论问题是否可以使用机器学习来解决. 一.Lear ...
- 林轩田机器学习基石笔记3—Types of Learning
上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA.PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类.而对于线性不可分的情况,可以使用Pocket Algorithm来处理.本节课将主要 ...
随机推荐
- linux学习--查看操作系统版本及cpu及内存信息
查看版本当前操作系统内核信息 uname -a 查看当前操作系统版本信息 cat /proc/version 查看物理cpu个数: cat /proc/cpuinfo| grep "phy ...
- java json注解
(1)初级我们从几个简单的使用场景开始:重命名属性,忽略属性,以及修改属性所使用的类型.注意:下面的例子仅仅显示了成员属性(field properties),注解同样也可以用在成员方法(getter ...
- MySQL 安装与使用(一)
操作系统:CentOS release 5.10 (Final) 文件准备: MySQL-server-community-5.1.73-1.rhel5.i386.rpm MySQL-client-c ...
- PuTTY乱码问题解决办法
原文链接:http://www.henshiyong.com/archives/403.html 使用PuTTY 时,遇到了乱码问题,查看了别人介绍的信息,解决掉了. 方法其实很简单,现在分享出来. ...
- Silverlight 预定义颜色速查表
预定义颜色 可以使用 SolidColorBrush 绘制,它使用预定义纯色.这可以是 Colors 的静态属性 (Property) 名称,也可以是指定为 XAML 属性 (Attribu ...
- C# String字符串
C#(静态String类) C#中提供了比较全面的字符串处理方法,很多函数都进行了封装为我们的编程工作提供了很大的便利.System.String是最常用的字符串操作类,可以帮助开发者完成绝大部分的字 ...
- 2.2.10数据类型String的常量池特性
在JVM中具有String常量池缓存的功能 package com.cky.test; /** * Created by edison on 2017/12/8. */ public class Te ...
- python(1)在windows8.1下搭建python27和python36环境
去Python官网下载需要的Python版本 https://www.python.org/ 我下载的是下面这两个版本: Python 2.7.13 Python 3.6.1 安装Python27时, ...
- 51nod 1239 欧拉筛模板
#include<iostream> #include<cmath> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu ...
- (最长上升子序列 并记录过程)FatMouse's Speed -- hdu -- 1160
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1160 FatMouse's Speed Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Other ...