LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

1. 过拟合是什么? https://www.zhihu.com/question/264909622    那个英文回答就是说h1.h2属于同一个集合,实际情况是h2比h1错误率低,你用h1来训练,用h2来测试,但h1的准确率比h2却高 个人理解:网络过分学习了训练集的特征,把不是这个训练集本质的特征也学习进去了,导致模型不能在测试集正确识别(记得统计学习方法里面有一个配图,一条曲线过分学习特征).或者说,训练集的准确率很高,但测试集的准确率很低.在training data上的error渐渐

''' 思路:1.调用数据集 2.定义用来实现神经元功能的函数(包括解决过拟合) 3.定义输入和输出的数据4.定义隐藏层(函数)和输出层(函数) 5.分析误差和优化数据(改变权重)6.执行神经网络 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import

正则化是一种回归的形式,它将系数估计(coefficient estimate)朝零的方向进行约束.调整或缩小.也就是说,正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度,从而避免过拟合的危险. 一.数学基础 1. 范数 范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量以长度或大小.范数的一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下:   L1范数 当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值的和. L2范数 当p=2时,是L2范数, 表示某个向量中所有元素平方和再开根, 也就是欧几里得距离

buaasuozi  这是原作者: 安装libsvm 不成功有可能是你的MATLAB版本或者是编译文件版本的问题,但是不要急着换其他版本....说不定就有别的解决办法呢 首先感谢Lin教授及其实验室提供的libsvm工具箱,原始下载地址:下载主页:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/       下载地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/#download     原本我使用的是libsvm-3.01

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导致噪声很大 2 )特征数目过多导致模型过于复杂,如下面的图所示: 看上图中的多项式回归(Polynomial regression),左边为模型复杂度很低,右边的模型复杂度就过高,而中间的模型为比较合适的模型,对于Logistic有同样的情况 2)如何避免过拟合 1) 控制特征的数目,可以通过特征组

过拟合,在Tom M.Mitchell的<Machine Learning>中是如何定义的:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小,但在整个实例分布上h’比h的错误率小,那么就说假设h过度拟合训练数据. 也就是说,某一假设过度的拟合了训练数据,对于和训练数据的分布稍有不同的数据,错误率就会加大.这一般会出现在训练数据集比较小的情况. 深度学习中避免过拟合的方法: Dropout      2012年ImageNet比赛的获胜模型A

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导致噪声很大 2 )特征数目过多导致模型过于复杂,如下面的图所示: 看上图中的多项式回归(Polynomial regression),左边为模型复杂度很低,右边的模型复杂度就过高,而中间的模型为比较合适的模型,对于Logistic有同样的情况 2)如何避免过拟合 1) 控制特征的数目,可以通过特征组

用到的训练数据集:sklearn数据集 可视化工具:tensorboard,这儿记录了loss值(预测值与真实值的差值),通过loss值可以判断训练的结果与真实数据是否吻合 过拟合:训练过程中为了追求完美而导致问题 过拟合的情况:蓝线为实际情况,在误差为10的区间,他能够表示每条数据. 橙线为训练情况,为了追求0误差,他将每条数据都关联起来,但是如果新增一些点(+),他就不能去表示新增的点了 训练得到的值和实际测试得到的值相比,训练得到的loss更小,但它与实际不合,并不是loss值越小就越好

Learning curve 检视过拟合 sklearn.learning_curve 中的 learning curve 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度, 对比发现有没有 overfitting 的问题. 然后我们可以对我们的 model 进行调整, 克服 overfitting 的问题. # View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutoria

损失函数最小,也就是求极值点,也就是损失函数导数为0.上面也说了,如果d0+λ和d0-λ为异号的时候刚好为极值点,损失函数导数为0(w为0是条件).而对于L2正则化,在w=0时并不一定是极值点而是d0.这就说明了L1正则化更容易稀疏化.

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 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

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老

一.安装 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/matlab/.在这个地址上可以下的包含matlab接口的源程序.下载完后可以放到放到任意的盘上解压,最好建一个专门来放matlab程序的文件夹.打开matlab,在matlab的面板上找到set path选项(不同版本不一样R2010b在file菜单下),将刚下载的libsvm整个目录都添加到matlab的搜索路径里.然后将当前路径定位到libsvm/matlab目录下(在current floder(

过拟合(Overfitting)表现为在训练数据上模型的预测很准,在未知数据上预测很差.过拟合主要是因为训练数据中的异常点,这些点严重偏离正常位置.我们知道,决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量,如果支持向量中碰巧存在异常点,那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据,最后的超平面就不是最优的. 如图1所示,深红色线表示我们希望训练得到的最优分类超平面,黑色虚线表示由于过拟合得到的较差的分类面.这是由于蓝色数据中有一个异常点,即图中的那个黑圈蓝点,使得我们的SVM去将就配合它,导致最

一.参数说明 English libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC        1 -- nu-SVC        2 -- one-class SVM        3 -- epsilon-SVR        4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)        0 -- linear: u'

来自:https://www.zhihu.com/question/32246256 其实不完全是噪声和假规律会造成过拟合. (1)打个形象的比方,给一群天鹅让机器来学习天鹅的特征,经过训练后,知道了天鹅是有翅膀的,天鹅的嘴巴是长长的弯曲的,天鹅的脖子是长长的有点曲度,天鹅的整个体型像一个"2"且略大于鸭子.这时候你的机器已经基本能区别天鹅和其他动物了. (2)然后,很不巧你的天鹅全是白色的,于是机器经过学习后,会认为天鹅的羽毛都是白的,以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅. (3

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代

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

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整

在java环境下用Libsvm包解决一个多分类问题. 1.将训练数据和测试数据按照libsvm的数据格式存放 可以写程序直接构造,libsvm的数据格式如下 Label 1:value 2:value …. 其中1.2是特征的序号,后面跟的是该特征值.当特征值为0的时候,可以省略不写,也就是说特征序号可以不连续.如-15 1:0.708 3:-0.3333..... 2.用svm-scale对数据进行归一化处理 之前一直训练失败的原因主要是没有对数据进行缩放,svm-scale.exe在libs