第五章 第三節 算法分析與優化（誤差與方差）
總結 如今，經過診斷模型是出現了高誤差仍是高方差問題，咱們對於在陷入不歸路的調試中提到算法優化手段有了各自的使用場景：算法 手段 使用場景 採集更多的樣本 高方差 下降特徵維度 高方差 採集更多的特徵 高誤差 進行高次多項式迴歸 高誤差 下降參數 λλ 高方差 增大參數 λλ 高誤差
相關文章
- 1. 第五章 第二節 算法分析與優化（數據集劃分）
- 2. 參數優化-偏差與方差
- 3. 殘差分析（殘差原理與標準化殘差分析）
- 4. 誤差與方差推導
- 5. Bias/variance tradeoff 樣本誤差與泛化誤差分析
- 6. 量化誤差與噪聲誤差
- 7. 第五章 第四節 算法分析與優化（機器學習系統設計--垃圾郵件分類）
- 8. 正則化、方差、誤差
- 9. 誤差與殘差
- 10. 第五章第一節至第四節
- 更多相關文章...
- • XML DOM 瀏覽器差異 - XML DOM 教程
- • Scala 方法與函數 - Scala教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 第五章 第二節 算法分析與優化（數據集劃分）
- 2. 參數優化-偏差與方差
- 3. 殘差分析（殘差原理與標準化殘差分析）
- 4. 誤差與方差推導
- 5. Bias/variance tradeoff 樣本誤差與泛化誤差分析
- 6. 量化誤差與噪聲誤差
- 7. 第五章 第四節 算法分析與優化（機器學習系統設計--垃圾郵件分類）
- 8. 正則化、方差、誤差
- 9. 誤差與殘差
- 10. 第五章第一節至第四節