PRML系列：1.3 Model Selection
PRML系列：1.3 Model Selection 模型選擇 模型選擇一般採用交叉驗證，本節提到了S-fold cross-validation，原理如下，把數據集D隨機劃分成S份，其中S-1份用來訓練模型，1份用來驗證模型的效果。這樣，一方面能充分利用所給數據集的幾乎全部有用信息，另外一方面，可以有效避免過擬合現象的發生。 當S取數據集個數N時，這種技術叫做留一法，在樣本稀缺的情況下尤其有用。
相關文章
- 1. 5201week1（Model selection+basic concept）
- 2. PRML系列：1.5 Decision Theory
- 3. PRML系列：1.2 Probability Theory
- 4. 3.3. Bayesian Linear Regression(PRML 系列)
- 5. model selection 模型選擇
- 6. Machine Learning Course 4 Selection of Model
- 7. PRML系列：1.4 The Curse of Dimensionality
- 8. 3.2. The Bias-Variance Decomposition(PRML系列)
- 9. MVC系列2-Model
- 10. 學習筆記之Model selection and evaluation
- 更多相關文章...
- • Thymeleaf迭代列表 - Thymeleaf 教程
- • Scala List(列表) - Scala教程
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
- • Composer 安裝與使用
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. 5201week1（Model selection+basic concept）
- 2. PRML系列：1.5 Decision Theory
- 3. PRML系列：1.2 Probability Theory
- 4. 3.3. Bayesian Linear Regression(PRML 系列)
- 5. model selection 模型選擇
- 6. Machine Learning Course 4 Selection of Model
- 7. PRML系列：1.4 The Curse of Dimensionality
- 8. 3.2. The Bias-Variance Decomposition(PRML系列)
- 9. MVC系列2-Model
- 10. 學習筆記之Model selection and evaluation