Kaggle(2)：验证和过分拟合

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Kaggle(2)：验证和过分拟合

目前看来,随机森林是比较常用且有效的分类算法.以下先简要介绍python中随机森林的使用方法,然后谈谈分类结果的准确度验证和过拟合等两个重要问题. 1.随机森林的参数在Scikit learn中使用RandomForestClassifier()进行随机森林分类,其中参数random_state为生成随机数的种子,n_estimators为随机森林的数目,min_samples_split为进一步分裂所要求的最小样本数量,min_samples_leaf为叶子节点的最小样本数量. 在处理的对象…

小白学习之pytorch框架(6)-模型选择(K折交叉验证)、欠拟合、过拟合(权重衰减法(=L2范数正则化)、丢弃法)、正向传播、反向传播

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合…

解决kaggle邮箱验证不能confirm的问题

感谢这位博主 https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/78230533…

Kaggle初学者五步入门指南，七大诀窍助你享受竞赛

Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,已被谷歌收购,参阅<业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle>.作为一个竞赛平台,Kaggle 对于初学者来说可能有些难度.毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者.顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验.为了帮助初学者入门 Kaggle,EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章,解答了一些初学者最常遇到的问题.机器之心对这篇文章进行了编译介绍,另外也增加了一…

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…

【转】Kaggle注册问题-验证码和手机短信

注册和登录Kaggle时验证码无法显示问题参考:https://blog.csdn.net/zhuisaozhang1292/article/details/81529981 应用FQ软件需要时时关注更新状态,比较麻烦. 最简单的方法是在CHROME浏览器下安装并且激活谷歌访问助手插件.插件下载网址: http://www.ggfwzs.com/ 按照指示(http://www.ggfwzs.com/ff/chrome/index.html)安装该插件时不一定要永久激活,也可以使用需要短信…

overfitting(过度拟合)的概念

来自:http://blog.csdn.net/fengzhe0411/article/details/7165549 最近几天在看模式识别方面的资料,多次遇到“overfitting”这个概念,最终觉得以下解释比较容易接受,就拿出来分享下. overfittingt是这样一种现象:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据.此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象.出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少.而…