10.1  决定下一步做什么 10.2  评估一个假设 10.3  模型选择和交叉验证集 10.4  诊断偏差和方差 10.5  归一化和偏差/方差 10.6  学习曲线 10.7  决定下一步做什么 10.1  决定下一步做什么 到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法,如果你一直跟着这些视频的进度学习,你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多先进机器学习技术的专家了. 然而,在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距,一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法.而另一些人他们可能对…

10.1  决定下一步做什么 10.2  评估一个假设 10.3  模型选择和交叉验证集 10.4  诊断偏差和方差 10.5  归一化和偏差/方差 10.6  学习曲线 10.7  决定下一步做什么 10.1  决定下一步做什么 到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法,如果你一直跟着这些视频的进度学习,你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多先进机器学习技术的专家了. 然而,在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距,一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法.而另一些人他们可能对…

我们将学习如何系统地提升机器学习算法,告诉你学习算法何时做得不好,并描述如何'调试'你的学习算法和提高其性能的“最佳实践”.要优化机器学习算法,需要先了解可以在哪里做最大的改进. 我们将讨论如何理解具有多个部分的机器学习系统的性能,以及如何处理偏斜数据. Evaluating a Hypothesis 设想当你训练的模型对预测数据有很大偏差的时候,接下来你会选择怎么做? 这个需要花时间去实现,但是对你的帮助也会很大,使你不盲目的做一些决定来提升算法,而是直观地看出哪些是对提升算法是有效的. 我们…

10.1 决定下一步做什么 到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法,如果你一直跟着这些视频的进度学习,你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多先进机器学习技术的专家了. 然而,在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距,一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法.而另一些人他们可能对我马上要讲的东西,就不是那么熟悉了.他们可能没有完全理解怎样运用这些算法.因此总是把时间浪费在毫无意义的尝试上.我想做的是确保你在设计机器学习的系统时,你能够明白怎样选择一条最合适.最正确的道路.因此,在…

Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多特征:4.尝试添加多项式特征:5.减小 λ:6.增大 λ 为了避免一个方案一个方案的尝试,可以通过评估机器学习算法的性能,来进行调试. 机器学习诊断法 Machine learning diagnostic 的定义: 10.2 评估一个假设 想要评估一个算法是否过拟合 (一)首先,划分测试集和训练集…

(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…

当我们运行一个学习算法时,如果这个算法的表现不理想,那么有两种原因导致:要么偏差比较大.要么方差比较大.换句话说,要么是欠拟合.要么是过拟合.那么这两种情况,哪个和偏差有关.哪个和方差有关,或者是不是和两个都有关,搞清楚这点很重要.能判断出现的情况是这两种中的哪一种,是一个很有效的指示器,指引着可以改进算法的最有效的方法和途径. 下面深入地探讨一下有关偏差和方差的问题,并且能弄清楚怎样评价一个学习算法.能够判断一个算法是偏差还是方差有问题.因为这个问题对于弄清如何改进学习算法的效果非常重要. 如…

这章的内容对于设计分析假设性能有很大的帮助,如果运用的好,将会节省实验者大量时间. Machine Learning System Design6.1 Evaluating a Learning Algorithm6.1.1 Deciding What to Try Next机器学习诊断法:一种测试法,通过执行这种测试,能够深入了解某种算法是否有用.诊断法也会告诉你,要想改进一种算法的效果需要什么样的尝试.能够判断一种学习算法能不能work,并且改善该算法性能的一个测试. 诊断法的执行和实现是需…

[1] 诊断的作用 [2]过拟合 [3] [4] 高偏差bias,欠拟合underfitting 高方差variance,过拟合overfitting [5]参数λ Answer:  λ太大,则参数都被惩罚,导致欠拟合,两个J都大.  λ太小,则欠拟合,Jtrain 小,Jcv大. [6] Answer:过拟合的时候,增加训练集有用. [7] Answer:过拟合,增加 hidden 层数无用. -------------------------------------- 下面是Lecture…

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合…

假如我们在开发一个机器学习系统,想试着改进一个机器学习系统的性能,我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路? 为了解释这一问题,以预测房价的学习例子.假如我们已经得到学习参数以后,要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试,这个时候我们会发现在预测房价时,产生了巨大的误差,现在我们的问题是要想改进这个算法接下来应该怎么办? 实际上我们可以想出很多种方法来改进算法的性能,其中一种办法是使用更多的训练样本.具体来讲,通过电话调查.上门调查,获取更多的不同的房屋出售数据.遗憾的是,好多人花费了大量…

针对高偏差.高方差问题的解决方法: 1.解决高方差问题的方案:增大训练样本量.缩小特征量.增大lambda值 2.解决高偏差问题的方案:增大特征量.增加多项式特征(比如x1*x2,x1的平方等等).减少lambda值 隐藏层数的选择对于拟合效果的影响: 隐藏层数过少,神经网络简单,参数少,容易出现欠拟合: 隐藏层数过多,神经网络复杂,参数多,容易出现过拟合,同时计算量也庞大. 事实上,如果经常应用神经网络,特别是大型神经网络的话,会发现越大型的网络性能越好,如果发生了过拟合,可以使用正则化的方法…

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,…

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,…

怎样评价我们的学习算法得到的假设以及如何防止过拟合和欠拟合的问题. 当我们确定学习算法的参数时,我们考虑的是选择参数来使训练误差最小化.有人认为,得到一个很小的训练误差一定是一件好事.但其实,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差,当将其样本量扩大时,会发现训练误差变大了,这说明它不是一个好的假设.比如下图,拟合的非常好,一旦样本量改变,其训练误差随之增大. 那么我们如何判断一个假设是否是过拟合的呢?我们可以画出假设函数h(x),然后观察.但对于更一般的情况,特征有很多个,比如下图.想要通过画出假…

前言 Alpha Go在16年以4:1的战绩打败了李世石,17年又以3:0的战绩战胜了中国围棋天才柯洁,这真是科技界振奋人心的进步.伴随着媒体的大量宣传,此事变成了妇孺皆知的大事件.大家又开始激烈的讨论机器人什么时候会取代人类统治世界的问题. 其实人工智能在上世纪5.60年代就开始进入了理论研究阶段,人们在不断探索人工智能技术的同时,也担忧起机器人会不会替代人类.然而现实比理想残酷的多,由于当时各种条件的限制(理论基础.技术基础.数据基础.硬件性能等),人工智能相关的项目进度缓慢,也缺少实际成效…

本章通过一个例子,介绍机器学习的整个流程. 2.1 使用真实数据集练手(Working with Real Data) 国外一些获取数据的网站: Popular open data repositories: UC Irvine Machine Learning Repository Kaggle datasets Amazon's AWS datasets Meta portals (they list open data repositories): http://dataportals.o…

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,将遇到的主要问题.同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程讲的东西数学性不强,但是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,首先…

– Tim Rocktäschel, Jakob Foerster and Greg Farquhar, 29/08/2018 Every year we get contacted by students who wish to work on short-term machine learning research projects with us. By now, we have supervised a good number of them and we noticed that so…

@ 目录 前言 二阶与三阶行列式 二阶行列式 三阶行列式 全排列及其逆序数 全排列 逆序数 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出-   自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称:海轰 标签:程序猿|C++选手|学生 简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖.省奖...已保研.目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!   机器学习小白阶段 文章仅作为自…

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以…

CS229 Machine Learning Stanford Course by Andrew Ng Course material, problem set Matlab code written by me, my notes about video course: https://github.com/Yao-Yao/CS229-Machine-Learning Contents: supervised learning Lecture 1 application field, pre-…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…

[1] ML Introduction a. supervised learning & unsupervised learning 监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数),当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果.监督学习的训练集要求包括输入输出,也可以说是特征和目标.训练集中的目标是由人标注的.常用于:训练神经网络.决策树.回归分析.统计分类 无监督学习:输入数据没有被标记,也没有确定的结果.样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性对样本集进行分类,试图使类内差距最小化,…

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…

Andrew Ng机器学习课程11之使用machine learning的建议 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 2015-9-28 艺少…