韩向上
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李宏毅机器学习-P5误差来自哪里

  • 偏差和方差估计
  • 欠拟合、过拟合与偏差、方差的关系
  • 如何解决过拟合问题
  • 模型选择

前提：第 i i i个空间下对应一组数据 { ( x 1 , y ) , ( x 2 , y ) , . . . , ( x n , y ) } \{(x_1,y), (x_2,y),...,(x_n,y)\} {(x1​,y),(x2​,y),...,(xn​,y)}, 我们设计一组函数集 { f i ∣ f i = w i x + b i , i = 1 , . . . , n } \{f_i| f_i= w_ix+b_i, i=1,...,n\} {fi​∣fi​=wi​x+bi​,i=1,...,n}，对应的每个样本 x x x, 每个回归模型有对应的估计值 y ^ i \hat{y}_i y^​i​。因此每个模型都有自己的均值 m i m_i mi​和方差 s i s_i si​。
偏差和方差估计
偏差估计
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第1张图片
方差估计
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第2张图片
欠拟合、过拟合与偏差、方差的关系
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第3张图片
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第4张图片
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第5张图片
偏差大：模型无法准确的拟合训练数据—>欠拟合
方法大：模型可以准确的拟合训练数据，但与测试数据的差别较大–>过拟合。
如何解决过拟合问题
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第6张图片
模型选择
选择一个bias小，variance小的模型。
N折交叉验证
李宏毅机器学习-P5误差来自哪里_第7张图片
图片来源：李宏毅机器学P5

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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
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