原文:http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733317 过拟合:1)简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致,但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 .2)为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合.想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即再拿样本中的文档来给它,它绝对不会分错),但也就为了能够对样本完全正确的分类,使得它的构造如此精细复杂,规则如此严格,以至于任何与样本数据…

前言 一.专注话题 重点话题 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 这部分讲理论,下一篇讲实践. 其他资料 Convolutional neural networks on the iPhone with VGGNet 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 看上去有实践借鉴价值: http://blog.csdn.net/muwu5635/article/details/7…

学习资源 1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 前置 octave sklearn python3 git 学习相关 link 定义 Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P 按照给电脑的…

收藏些图像处理,机器学习,深度学习方面比较不错的文章,时常学习,复习和膜拜吧... 图像方面(传统CV): 1. SIFT特征 https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html http://shartoo.github.io/SIFT-feature/?FbmNv=5d9f3d0c8ca5090a https://blog.csdn.net/u010440456/article/details/81483145 2. HOG特征 ht…

Machine Learning Algorithms Linear Regression and Gradient Descent Local Weighted Regression Algorithm Logistic Regression Generative Model vs Discriminative Model Naive Bayes and Laplace Smoothing k-Nearest Neighbors Algorithm Decision Tree Algorith…

看到@ 爱可可-爱生活转发的文章.稍微看了下,在这里记录下. overfit是机器学习的一个重要概念.在狭义上可以定义为模型过于复杂,导致模型的generalization不够好.我认为应采用一个更广义的定义:凡是generalization不行的,都可以定义为overfit.从我的定义出发的话,可以认为这个文章围绕overfit展开,从三个方面讨论了这个新手老鸟都会犯的错误. 第一部分概述了overfit,这一部分可看作从建模的复杂度来讨论overfit,你的模型越复杂越容易overfit.其…

网易公开课,第9,10课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是,如何去评价和选择学习算法   Bias/variance tradeoff 还是用这组图,学习算法追求的是generalization error(对未知数据的预测误差),而不是training error(只是对训练集) 最左边,underfit,我们说这种学习算法有较大的bias Informally, we define the bia…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# logistic function(sigmo…

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)…

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…