五折交叉验证第24页

每天五分钟机器学习：通过交叉验证集和测试集寻找最佳模型参数

本文重点现在有一个数据集，现在我们面临模型选择的问题，需要选择最合适的多项式的次数是几次？怎样选用正确的特征来构造学习算法？如何正确选择学习算法中的正则化参数λ？以上这些问题我们称之为模型选择的问题。多项式次数选择如上所示有十个模型，我们用d来表示应该选择的多项式次数。那么现在的情况是除了你要确定的参数θ之外，我们还需要考虑一个参数d，我们如何来确定这个多项式的θ和d呢？如何选择？我们可以这样做：

幻风_huanfeng·2022-10-25 14:35

每天五分钟机器学习：算法模型中经常出现的过拟合和欠拟合的问题

本节重点上一节课程我们学习了如何来选择我们的模型，通过训练集，交叉验证集还有测试集，那么这节课程我们将学习如何诊断我们的算法所出现的问题。

幻风_huanfeng·2022-10-25 14:35

机器学习周志华

一种训练集一种算法（1）经验误差与过拟合（2）评估方法[训练集验证集与测试集] ①泛化能力+tranningset训练集 ②traningset测试集保留方法：留出法，交叉验证法

zerohero007001·2022-10-24 18:50

【周志华机器学习】一、机器学习基本概念

文章目录参考资料1.概述1.1机器学习定义1.2基本术语2.模型的评估与选择2.1误差与过/欠拟合2.2评估方法2.3训练集与测试集的划分方法2.3.1留出法2.3.2交叉验证法2.3.3自助法2.4调参

CHH3213·2022-10-24 18:20

周志华----机器学习

交叉验证t检验：对不同的学习器的性能进行比较McNemar检验Friedman检验与Nemenyi后续检验2、人们除了通过实验估计其泛化性能，

rekure·2022-10-24 18:50

跟李沐学AI-动手学深度学习-模型选择+过拟合和欠拟合

目录模型选择训练误差和泛化误差K-折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量模型容量的影响估计模型容量VC维数据复杂度总结模型选择训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差。

洋-葱·2022-10-24 18:49

NLP-D6-李宏毅机器学习L3hw-L4self-attention-L5seq2seq(Transformer)

------0628吃完了，产生了问题1、交叉验证不会使模型提前见到训练集嘛？我自己的想法：我们本来做的就是用val调mo

甄小胖·2022-10-24 18:12

Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分三)

缩放正则化参数8.4冷启动策略8.5代码示例:9.频繁模式挖掘(FrequentPatternMining)FP-GrowthPrefixSpan10.ML优化：模型选择和超参数调优模型选择（又称超参数调优）交叉验证

Thomson617·2022-10-24 07:06

时间序列分析全集-python3

2.1.1movingaverage2.1.2weightedaverage2.2指数平滑2.2.1exponentialsmoothing2.2.2doubleexponentialsmoothing2.2.3Tripleexponentialsmoothing2.3时间序列交叉验证

安然烟火·2022-10-23 07:50

吴恩达机器学习机器学习实践建议13

J_train还有另一个更常用的定义，这个定义不用逻辑损失计算测试误差和训练误差，而是去衡量测试集和训练集被错误分类的部分，特别是在国际象棋中，你可以用这个算法，对每个测试样本进行预测1或者02.模型选择&交叉验证

·2022-10-22 16:10

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch1.3 决策论与信息论基础

ch1.3决策论与信息论文章目录ch1.3决策论与信息论@[toc]1.模型选择1.1交叉验证1.2交叉验证的弊端2.维数灾难2.1基于直角坐标系的网格分析法2.2存在的问题3.决策论3.1最小化误分率

Mr_LeeCZ·2022-10-22 07:20

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

线性回归的正则化1.1可视化数据集1.2正则化线性回归的代价函数1.3线性回归梯度的正则化1.4拟合线性回归二、偏差和方差2.1学习曲线三、多项式回归3.1学习多项式回归3.2可选练习：调整正则化参数3.3使用交叉验证集选择

大彤小忆·2022-10-19 13:34

机器学习算法基础——朴素贝叶斯、模型的评估、选择和调优

贝叶斯公式拉普拉斯平滑sklearn朴素贝叶斯实现API朴素贝叶斯算法案例朴素贝叶斯分类优缺点分类模型的评估混淆矩阵精确率(Precision)与召回率(Recall)分类模型评估API模型的选择与调优交叉验证网格搜索超参数搜索

糖糖Amor·2022-10-17 07:53

《机器学习》学习笔记（四）——用Python代码实现单变量线性回归、多变量线性回归；数据评估之交叉验证法、留出法、自助法

机器学习(MachineLearning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记目录一、单变量线性回归提出问题分析问题解决方案模型评价二、多变量线性回归1

闭关修炼——暂退·2022-10-17 07:43

机器学习入门篇（二）

目录一、sklearn转换器和估计器1.1转换器--特征工程的父类1.2估算器--sklearn机器学习算法的实现二、KNN算法2.1K-近邻算法总结2.2模型选择与调优2.2.1交叉验证（crossvalidation

数产第一混子·2022-10-13 17:50

R语言机器学习之caret包详解

R语言机器学习caret包trainControl函数详解R语言机器学习之caret包详解简介数据预处理各种数据变换近零方差变量创建虚拟变量重抽样技术k折交叉验证留一交叉验证BootstrapMCMCGCV

嘛里嘛里哄·2022-10-10 12:43

机器学习sklearn-随机森林

目录1集成学习2随机森林分类器2.1随机森林分类器函数及其参数2.2构建随机森林2.3在交叉验证下比较随机森林和决策树2.4绘制n_estimators的学习曲线3随机森林回归器3.1随机森林分类器函数及其参数

kongqing23·2022-10-06 07:52

机器学习——优化超参数（交叉验证）

什么是交叉验证？一种统计学上将数据样本切割成较小子集方法优化超参数（交叉验证）基本思想是什么？

泡泡怡·2022-10-04 15:38

机器学习之KNN算法

KNN：Knearestneighbor，是一种分类算法，其中的K是人工指定的邻居个数，K常用交叉验证法进行确定。也称为：K近邻算法，K个最近的邻居。

谦虚且进步·2022-10-04 13:41

周志华机器学习（西瓜书）学习笔记（持续更新）

《周志华机器学习》笔记第1章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好1.5发展历程1.6应用现状第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.2.1留出法2.2.2交叉验证法

CODE-Yang·2022-10-02 07:28

75道常见AI面试题，看看你的知识盲点在哪？（附解析，包括机器学习、深度学习、苹果Google面试等）...

机器学习工程师面试1、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LO

zenRRan·2022-10-02 07:52

MATLAB&机器学习进阶

/BV1DW411s7wi目录一、K最近邻（KNN）二、决策树三、支持向量机四、集成学习五、实时脚本的介绍六、导入数据并生成脚本七、导出模型并进行预测八、导出代码并进行预测九、决策树的预测和可视化十、交叉验证的测试集和随机数种子十一

Wolves_YY·2022-09-23 09:13

MATLAB初步进行机器学习

文章目录Matlab初步进行机器学习实时脚本的介绍导入数据用导出模型进行预测导出代码进行预测决策树预测和可视化交叉验证的测试集和随机数种子计算F1分数和AUC，绘制ROC曲线多分类问题F1分数计算Matlab

丸丸丸子w·2022-09-23 09:42

一起来学自然语言处理----学习分类文本（决策树、朴素贝叶斯）

学习分类文本有监督分类1.性别鉴定2.选择正确的特征3.文档分类评估1.测试集2.准确度3.精确度和召回率4.混淆矩阵5.交叉验证决策树1.熵和信息增益2.信息增益比3.基尼系数4.优缺点朴素贝叶斯分类器

小陈步吃人·2022-09-18 15:07

《机器学习》（周志华）前五章笔记

文章目录前言各章公式详解Chapter1绪论Chapter2模型评估与选择获得训练集与测试集留出法交叉验证法自助法性能度量错误率与精度查准率（precision）与查全率（recall）ROC代价曲线Chapter3

bigmidhu·2022-09-15 07:28

《机器学习》读书笔记——第二章模型评估与选择

目录1经验误差与过拟合2评估方法2.1留出法（hold-out）2.2交叉验证法2.3自助法3性能度量3.1错误率与精确度3.2查准率、查全率与F1F1F13.3ROC与AUC3.4代价敏感错误率与代价曲线

_Lilly·2022-09-15 07:38

周志华《机器学习》学习笔记（一）模型评估与选择

目录欠拟合与过拟合评估方法留出法交叉验证法自助法调参与最终模型性能度量错误率与精度查准率与查全率查准率、查全率的性能度量ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线比较检验假设检验交叉验证t检验McNemar

扬子江里江子扬·2022-09-15 06:44

机器学习-决策树之回归树python实战（预测泰坦尼克号幸存情况）（三）

以下是本文大纲：1DecisionTreeRegressor1.1重要参数，属性及接口criterion1.2交叉验证2实例：一维回归的图像绘制3实例：泰坦尼克号幸存者的预测4决策树的优缺点5附录5.1

Voyager-m·2022-09-12 07:24

【机器学习】决策树的使用和代码示例（二）

机器学习学习笔记Sklearn入门决策树（一）——分类树决策树（二）——回归树文章目录1重要参数，属性及接口criterion交叉验证代码实现1重要参数，属性及接口criterion回归树衡量分枝质量的指标

快乐的冲浪码农·2022-09-12 07:14

案例：决策树decision tree泰坦尼克号幸存者预测

案例包括：（1）数据预处理（2）模型训练（3）做优参数组合选择（交叉验证）1数据预处理importpandasaspddefread_data(path):"""数据预处理"""df=pd.read_csv

喜欢请人吃饭的程序媛·2022-09-12 07:29

【机器学习】【决策树】【泰坦尼克号幸存者的预测】

将非数字的特征转换成数字警告提示的解释3.将特征和标签分开提取1.提取特征2.提取标签三、将数据导入模型进行训练1.划分测试集和训练集2.将测试集和训练集中被打乱的索引排序3.带入模型四、优化模型1.使用交叉验证

桜キャンドル淵·2022-09-12 07:21

【机器学习笔记】【决策树】【回归树】

目录一、什么是回归树回归树的衡量指标什么是交叉验证二、交叉验证的简单使用1.导入相关的数据包2.查看我们的数据3.实例化并使用交叉验证三、一维回归的图像绘制1.导入相关的库2.创建一条含有噪声的正弦曲线了解

桜キャンドル淵·2022-09-12 07:51

【某航】tf-idf文本特征提取与SVM分类——数据挖掘导论

代码链接：github代码1.任务要求（1）将数据集Case1-classification.zip中的email文件转换成列表数据，利用tf-idf方法提取其中的特征（2）使用SVM分类文本类型，通过5折交叉验证检测分类结果

农夫小田·2022-09-11 07:16

声学机器学习:理论和应用 (Machine learning in acoustics: Theory and applications)

Machinelearninginacoustics:Theoryandapplications前言摘要1.引言2.机器学习原理2.1.输入和输出2.2.监督和无监督学习2.3.生成:训练数据和测试数据2.4.交叉验证

大爱助手·2022-09-09 07:42

《机器学习实战》—— 朴素贝叶斯

全概率公式3.3贝叶斯推断四、使用条件概率来分类五、文本分类5.1从文本中构建词向量5.2从词向量计算概率5.3根据现实情况修改分类器六、使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件6.1切分文本6.1使用朴素贝叶斯进行交叉验证七

LiaoNanan·2022-09-07 14:01

《机器学习实战》4.朴素贝叶斯

从文本中构建词向量3.2训练算法：从词向量计算概率3.3测试算法：根据现实情况修改分类器3.4准备数据：文档词袋模型4示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件4.1准备数据：切分文本4.2测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证

豆豆豆豆芽·2022-09-07 14:58

万字雄文前瞻丨区块链及隐私计算在传统企业中的技术认知与进阶思考

前言区块链是一种分布式网络数据管理技术，其利用密码学和分布式共识协议保证网络传输与访问安全，并实现数据多方维护、交叉验证、全网一致和不易篡改。

边缘计算社区·2022-09-05 19:28

三万文字透视前瞻：区块链及隐私计算在传统企业中的技术认知与进阶思考

作者：招商局集团数字化中心山金孝声明：文章仅代表作者个人观点，与任何组织或公司无关前言区块链是一种分布式网络数据管理技术，其利用密码学和分布式共识协议保证网络传输与访问安全，并实现数据多方维护、交叉验证

山金孝·2022-09-05 19:49

【20211129】【Python】使用Python计算欧氏距离的方法

该问题源于工作中使用k折交叉验证选取最优的KMeans算法参数，过程中使用欧氏距离来评价参数的优劣。

Satisfying·2022-09-04 17:51

python sklearn 多输出回归

之前写过多标签分类pythonsklearn多标签分类文章目录一多输出回归讲解二固有的多输出回归算法1线性回归多输出2K邻近回归多输出3随机森林多输出回归4使用交叉验证评估多输出回归三包装器多输出回归算法

总裁余(余登武)·2022-09-04 17:47

机器学习05-(分类模型\逻辑回归:训练集和测试集划分、交叉验证、交叉验证指标、混淆矩阵、分类报告，决策树分类)

机器学习-05机器学习-05分类模型逻辑回归数据集划分交叉验证混淆矩阵分类报告决策树分类验证曲线学习曲线代码总结训练机器学习模型，预测共享单车使用量模型选择模型评估-混淆矩阵模型评估-分类报告小汽车评级

图像算法AI·2022-09-04 07:17

使用时间序列数据预测《Apex英雄》的玩家活跃数据

这使得常规的机器学习方法(如训练/分割数据和交叉验证)变得棘手。在本文中我们使用《Apex英雄》中数据分析的玩家活动时间模式，并预测其增长或下降。

·2022-09-01 12:44

机器学习（4）--breastcancer随机森林网格搜索

目录一、GridSearchcv概述二、重要参数三、Breastcancer数据集网格搜索1、导入库2、通过多次交叉验证求最优的n_estimators参数编辑3、网格搜索调参4、调整max_features

Struart_R·2022-09-01 07:37

机器学习（8）sklearn画决策树（回归树）

目录一、DecisionTreeRegressor1、criterion2、接口3、交叉验证二、用sklearn画回归树（基于波士顿房价训练模型）1、导入库2、训练模型3、用Graphviz画回归树三、

Struart_R·2022-09-01 07:37

机器学习（18）——分类算法（补充）

目录1sklearn转换器和估计器1.1转换器1.2估计器2K-近邻算法(KNN)2.1案例1——鸢尾花种类预测3模型选择与调优3.1什么是交叉验证(crossvalidation)3.2超参数搜索-网格搜索

WHJ226·2022-09-01 07:27

西瓜书第二章阅读笔记

西瓜书第二章阅读笔记第二章模型评估与选择1、经验误差与过拟合2、模型评估方法2.1留出法holdout2.2交叉验证法crossvalildation2.3自助法bootstrapping3、分类任务性能度量

狗狗熊学AI·2022-08-27 07:59

集成学习之Stacking（堆栈）方法

文章目录集成学习（Ensemblelearning）Stacking（堆栈）方法定义Stacking中的交叉验证Stacking中的过拟合问题其他集成学习（Ensemblelearning）集成学习是监督式学习的一种

Iron_lyk·2022-08-25 15:06

李宏毅机器学习笔记p5-p8：误差和梯度下降

文章目录前言误差Error偏差Bias偏差过大方差Variance方差过大选择平衡偏差和方差的模型N-折交叉验证梯度下降调整学习率1.固定学习率2.自适应学习率——Adagrad随机梯度下降特征缩放梯度下降的理论基础总结前言这篇开始涉及到了我未涉及的领域

鸿鹄一夏·2022-08-25 07:32

《机器学习》李宏毅P5-8

《机器学习》李宏毅P5-8误差从哪里来估测变量的偏差和方差偏差（bias）方差偏差与方差对结果的影响不同模型的方差不同模型的偏差偏差v.s.方差模型选择交叉验证N-折交叉验证（N-foldCrossValidation

静妮子i·2022-08-25 07:24

零基础入门数据挖掘--二手车交易价格预测之三--建模与调参

5176.12586969.1002.3.1cd8593ajCwkrt&postId=95460一、模型介绍性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法

meili1021·2022-08-23 08:09

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