JavaShuo
欄目
標籤
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之hazard of overfitting)(32之13)
時間 2020-12-27
標籤
機器學習
林軒田
過擬合
简体版
原文
原文鏈接
概要 什麼是過擬合 噪音和數據集大小所扮演的角色 確定性的噪音 如何處理過擬合 歡迎轉載,可以關注博客:http://blog.csdn.net/cqy_chen 概要 上節講到了將原始的數據通過映射到另外的空間,使得數據集的維度增大,VC維也增大,模型的複雜度增大。這樣會導致 Eout 和 Ein 有變大的趨勢。本節課就針對這樣的問題進行詳細討論。 什麼是過擬合 比如有5個資料點,我們採用二次式
>>阅读原文<<
相關文章
1.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之three learning principles)(32之16)
2.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之regularization)(32之14)
3.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之validation)(32之15)
4.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之logistic regression)(32之10)
5.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之nonlinear transformation)(32之12)
6.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之linear models for classification)(32之11)
7.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之linear regression)(32之9)
8.
林軒田之機器學習課程筆記(why can machines learn之theory of generalization)(32之6)
9.
林軒田之機器學習課程筆記(when can machines learn之types of learning)(32之3)
10.
林軒田之機器學習課程筆記(when can machines learn之feasibility of learning)(32之4)
更多相關文章...
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
我們已經學習了 SQL,下一步學習什麼呢?
-
SQL 教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
機器學習之數學
林軒田
學習之道
機器學習之二
機器學習之一
Java學習筆記之六
OpenCV學習筆記之一
JSON筆記之二
課程筆記
機器學習筆記2.2
瀏覽器信息
網站主機教程
Docker教程
學習路線
JDK 13
教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
android 以太網和wifi共存
2.
沒那麼神祕,三分鐘學會人工智能
3.
k8s 如何 Failover?- 每天5分鐘玩轉 Docker 容器技術(127)
4.
安裝mysql時一直卡在starting the server這一位置,解決方案
5.
秋招總結指南之「性能調優」:MySQL+Tomcat+JVM,還怕面試官的轟炸?
6.
布隆過濾器瞭解
7.
深入lambda表達式,從入門到放棄
8.
中間件-Nginx從入門到放棄。
9.
BAT必備500道面試題:設計模式+開源框架+併發編程+微服務等免費領取!
10.
求職面試寶典:從面試官的角度,給你分享一些面試經驗
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之three learning principles)(32之16)
2.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之regularization)(32之14)
3.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn better之validation)(32之15)
4.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之logistic regression)(32之10)
5.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之nonlinear transformation)(32之12)
6.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之linear models for classification)(32之11)
7.
林軒田之機器學習課程筆記( how can machines learn之linear regression)(32之9)
8.
林軒田之機器學習課程筆記(why can machines learn之theory of generalization)(32之6)
9.
林軒田之機器學習課程筆記(when can machines learn之types of learning)(32之3)
10.
林軒田之機器學習課程筆記(when can machines learn之feasibility of learning)(32之4)
>>更多相關文章<<