目录 一.经验误差与过拟合 二.评估方法 模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型 数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数\(R^2\) 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

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

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

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

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

本文源自于Kevin Markham 的模型评估:https://github.com/justmarkham/scikit-learn-videos/blob/master/05_model_evaluation.ipynb 应办事项: 我的监督学习应该使用哪一个模型 我的模型中应该选择那些调整参数 如何估计模型在样本数据外的表现 评论: 分类任务:预测未知鸢尾花的种类 用三个分类模型:KNN(K=1),KNN(K=5),逻辑回归 需要一个选择模型的方法:模型评估 1. 训练测试整个数据集 在

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

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

本节课继续讲授word2vec模型的算法细节,并介绍了一种新的基于共现矩阵的词向量模型--GloVe模型.最后,本节课重点介绍了word2vec模型评估的两种方式. Skip-gram模型 上节课,我们介绍了一个十分简单的word2vec模型.模型的目标是预测word \(o\)出现在另一个word \(c\)的上下文语境里的条件概率: \[p(o|c) = \frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^W{exp(u_w^Tv_c)}}\] 其中,向量\(u_o\)被称为wo

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.

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

[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

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

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

假设我们要在10 个不同次数的二项式模型之间进行选择: 显然越高次数的多项式模型越能够适应我们的训练数据集,但是适应训练数据集并不代表着能推广至一般情况,我们应该选择一个更能适应一般情况的模型.我们需要使用交叉验证集来帮助选择模型.即:使用60%的数据作为训练集,使用 20%的数据作为交叉验证集,使用20%的数据作为测试集. 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

异步选择模型类似的是,它也允许应用程序在一个或多个套接字上,接收以事件为基础的网络事件通知.对于异步选择模型采用的网络事件来说,它们均可原封不动地移植到事件选择模型.事件选择模型和异步选择模型最主要的差别在于网络事件会投递至一个事件对象,而非投递至一个窗口. 首先,初始化网络环境,创建一个监听的socket,然后进行bind,listen操作.接下来我们会创建一个网络事件对象,它和我们讲内核态下线程同步里边事件对象很类似,我们可以调用WSACreateEvent来创建它,其声明如下: WSAEV