假设我们已经训练得到 一个模型,那么我们怎么直观判断这个 模型的 bias 和 variance? 直观方法: 如果模型的 训练错误 比较大,并且 验证错误 和 训练错误 差不多一样,都比较大,我们就认为这个模型 是 高bias 的,或者说 它是 underfit . 如果模型的 训练错误 比较小,但是 验证错误比较大 远大于 训练错误,我们就认为这个 模型 是 高variance,或者说它是 overfit. 直观解释: 如果一个模型是高 bias 的(underfitting),那么可以认为…

校招在即,准备准备一些面试可能会用到的东西吧.希望这次面试不会被挂. 基本概念 说到机器学习模型的误差,主要就是bias和variance. Bias:如果一个模型的训练错误大,然后验证错误和训练错误都很大,那么这个模型就是高bias.可能是因为欠拟合,也可能是因为模型是弱分类器. Variance:模型的训练错误小,但是验证错误远大于训练错误,那么这个模型就是高Variance,或者说它是过拟合. 这个图中,左上角是低偏差低方差的,可以看到所有的预测值,都会落在靶心,完美模型: 右上角是高偏差…

关于偏差.方差以及学习曲线为代表的诊断法: 在评估假设函数时,我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割:60%训练集training set.20%交叉验证集cross validation set.20%测试集test set,分别用于拟合假设函数.模型选择和预测. 模型选择的方法为: 1. 使用训练集训练出 10 个模型 2. 用 10 个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差(代价函数的值) 3. 选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤 3 中选出的模型对测试集计算得出推广误差(代价函…

以下内容参考 cousera 吴恩达 机器学习课程 1. Bias 和 Variance 的定义 Bias and Variance 对于改进算法具有很大的帮助作用,在bias和Variance的指引之下,我们可以有方向性的对算法进行改进. 模型较简单时,可能导致Bias,相反模型较为复杂的时候,容易导致high Variance. 如下图所示,随着模型复杂度的增加,训练数据集上的误差将会减小,而交叉验证集上的误差是先减小后增大.所以根据在训练集和交叉验证集上的误差大小就可以判断模型是除了bia…

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型…

有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 bias  与 variance,模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ,理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误,避免 over-fitting 或者 under-fitting. 在统计与机器学习领域权衡 Bias  与 Variance 是一项重要的任务,因为他可以使得用有限训练数据训练得到的模型更好的范化到更多的数据集上,监督学习中的误差来源主要为 Bias 与 Variance,接…

偏置和方差 参考资料:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html http://www.cnblogs.com/kemaswill/ Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音.bias和 variance. 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界:( 任何方法都克服不了的误差) bias 度量了某种学习算法的平…

1.Bias vs. Variance是什么概念? 图形上的理解:https://www.zhihu.com/question/27068705          http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/41457433 直观上的定义: Error due to Bias:真实值与预测值之间的差异.(low bias:打的准) Error due to Variance : 在给定模型数据上预测的变化性,你可以重复整个模型构建过程很多次, var…

本篇文章转载于LIME:一种解释机器学习模型的方法 该文章介绍了一种模型对单个样本解释分类结果的方法,区别于对整体测试样本的评价指标准确率.召回率等,Lime为具体某个样本的分类结果做出解释,直观地表明该模型为何做出如此预测. 动机:我们为什么要理解预测结果? 机器学习如今是非常火的一个话题.随着计算机在围棋等游戏中击败人类专家,许多人不禁要问机器是否也能胜任司机的工作,甚至是取代医生? 现在很多前沿的机器学习模型还是一个黑盒,几乎无法去感知它的内部工作状态.这就给我们带来了可信度的问题:我该相…

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是…

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定…

有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 bias 与 variance,模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ,理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误,避免 over-fitting 或者 under-fitting. 原文在这里: https://www.cnblogs.com/ooon/p/5711516.html 博主大概翻译自英文: http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVaria…

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4…

Error = Bias^2 + Variance+Noise 误差的原因: 1.Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,即算法本身的拟合能力. 2.Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性.反应预测的波动情况. 3.噪声. 为了帮助理解,搬运知乎上的图.bias表示偏离中心的程度,variance表示结果的波动程度.在实际的预测当中,我们希望模型的数据不但是low bias,而且还是low variance,但是两者之…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

本文将使用ML.NET创建机器学习分类模型,通过ASP.NET Core Web API公开它,将其打包到Docker容器中,并通过Azure Container Instances将其部署到云中. 先决条件 本文假设您对Docker有一定的了解.构建和部署示例应用程序还需要以下软件/依赖项.重要的是要注意应用程序是在Ubuntu 16.04 PC上构建的,但所有软件都是跨平台的,应该适用于任何环境. Docker Azure CLI .NET Core 2.0 Docker Hub Accou…

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法. 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方…

在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了. 1. PMML概述 PMML是数据挖掘的一种通用的规范,它用统一的XML…

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/72819374 2017-05-27 19:15:36     GMIS 2017    10 0 5 月 27 日,机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为本次大会做了开幕式致辞,他表示:「我个人的看法是再过几年,我们90%的工作是人工智能提供的,就像我们今天大部分工作是机器提供…

1. 什么是API 当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用.然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用. 简单地说,API可以看作是顾客与商家之间的联系方式.如果顾客以预先定义的格式提供输入信息,则商家将获得顾客的输入信息并向其提供结果. 从本质上讲,API非常类似于web应用程序,但它没有提供一个样式良好的HTML…

scikit-learn系列之如何存储和导入机器学习模型   如何存储和导入机器学习模型 找到一个准确的机器学习模型,你的项目并没有完成.本文中你将学习如何使用scikit-learn来存储和导入机器学习模型.你可以把你的模型保持到文件中,然后再导入内存进行预测. 1. 用Pickle敲定你的模型 Pickle是python中一种标准的序列化对象的方法.你可以使用pickle操作来序列化你的机器学习算法,保存这种序列化的格式到一个文件中.稍后你可以导入这个文件反序列化你的模型,用它进行新的预测.…

混沌系统以及机器学习模型 概述: 必要条件下: negative values of the sub-Lyapunov exponents. 通过rc方法, 可以在参数不匹配的情况下,实现输入信号,混沌系统中实现同步: 第一段: 混沌系统的同步是一个非线性问题: 分析了混沌系统同步的历史, 和分类(完全同步,相位同步,滞后同步,广义同步汉化) 第二段: 和往常的混沌系统方程已知不同,我们采用机器学习方法应用于未知方程的混沌模型: 通过RC,一个输入信号可以应用于混沌模型: 层叠式的同步也可以应用…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这…

怎么区分哪些措施对我们有用呢?----首先根据learning curve来判断你的问题是high bias or variance 当你的算法是high bias问题时,如果你get more training examples是没有用处的,这时我们就不要浪费时间在get5 more training examples上面了. 对如何选择neural network architecture(选择几层hidden layer以及神经网络的大小)的建议 我们可以选择相对于来说"small&quo…

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…

1. Python环境设置和Flask基础 使用"Anaconda"创建一个虚拟环境.如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,"Anaconda"发行版是一个不错的选择. 安装here wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source…

Jerry之前的两篇文章介绍了如何通过Restful API的方式,消费SAP Leonardo上预先训练好的机器学习模型: 如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费 当时Jerry提到,Product Image Classification API只支持29种产品类别: 如果我们开发应用时需要支持额外的产品类别,就得需要自行提供该产品类别的图片并重新训练. 下面是SAP Leonar…

利用tensorlow编写自己的机器学习模型主要分为两个阶段: 第一阶段:建立模型或者建立网络结构 1.定义输入和输出所需要的占位符 2.定义权重 3.定义具体的模型接口 4.定义损失函数 5.定义优化器 第二阶段:训练阶段 1.初始化模型参数 2.喂入训练数据 3.用数据训练模型 4.计算损失 5.调整参数优化模型…

[导读]斯坦福大学的人工智能课程"CS 221"至今仍然是人工智能学习课程的经典之一.为了方便广大不能亲临现场听讲的同学,课程官方推出了课程笔记CheatSheet,涵盖4大类模型. 斯坦福大学的人工智能课程"CS 221",这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头,流水的讲师换了一批又一批,送走的毕业生一拨又一拨,至今仍然是人工智能学习的经典课程之一.目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中. 这门课程是没有教科书的,所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作…

机器学习模型常用Docker部署,而如何对Docker部署的模型进行管理呢?工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理.编排容器.Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点,这里不再赘述,有关Kubernetes的优点读者可自行Google.笔者整理的Kubernetes入门系列重点是如何实操,前三节介绍了Kubernets的安装.Dashboard的安装,以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用,本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl…