监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数,此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y).Y=f(X)。从训练数据中学习目标函数的过程中,我们必须考虑的问题是模型在预测新数据时的泛化性能。泛化好坏是很重要的,因为我们收集到的数据只是样本,其带有噪音并且是不完全的。
对于一个机器学习工程而言,我们可以选择的模型众多,就之前的章节,我们已经可以选择:
近年来,基金经理已开始用基于计算机的统计方法(例如ML)代替或补充经典的统计方法(例如计量经济学)。知名的ML公司包括RenTec,Two Sigma,DE Shaw,TGS,Capital Fund Management等。
对于机器学习问题,我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候,我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合,但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据,也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据,对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
利用已知的样本点在图示的坐标轴上画出了绿色的曲线,表示源数据的大致分布状况。假设我们使用后面要学习的线性回归去解决样本点拟合问题, 比如用多项式表示线性回归模型:
小明是个机器学习爱好者,他很喜欢吃蛋糕。有一天他突然想到:能不能用蛋糕的直径来预测蛋糕的价格。于是他定了各种不同尺寸的蛋糕,然后把尺寸和价格的数据记录起来,接着使用回归函数来拟合这些训练数据。小明决定使用四次多项式:
在实现机器学习的过程中,会出现的一个问题是“过拟合”。“过拟合”是指对数据进行了“过度学习的状态”。我们将出于“过拟合”的状态称为“方差”过高,将出于“欠拟合”的状态称为“偏置”过高。有一种预防“过拟合”的方法被称为留出法。我们通过使用留出法,将学习数据划分为“训练数据”和“测试数据”。训练数据用于模型的学习,测试数据用于对完成学习后的模型进行性能评估。在留出法的派生算法中,包含“k折交叉验证”和“留一交叉验证”等方法。
在训练数据的时候,可能会发现模型的效果不是很好,于是就需要对模型进行调整,一般有以下几种方式:
读完 机器学习基础 之后,你已经知道了到底什么是机器学习以及机器学习的学习任务。在这篇给大家介绍一些机器学习中必须要了解的几个算法常识,这些算法常识在之后从事机器学习方面研究和工作时是非常重要的。
为了防止过拟合,可以为损失函数加上一个惩罚项对复杂的模型进行惩罚,即强制让模型的参数值尽可能小。加上正则化项的目标是让它的值尽可能小,即参数等于0或者接近于0。\(\lambda\)为惩罚项系数,是人工设定的大于0的参数。
机器学习中,首先要考虑学习什么样的模型,在监督学习中,如模型 y=kx+b 就是所要学习的内容。 模型通常分为决策函数或条件概率分布。由决策函数表示的模型为非概率模型,由条件概率分布表示的模型为概率模型。
在进行有监督的机器学习建模时,一般假设数据独立同分布(i.i.d,independently and identically distributed)。即样本数据根据通过一个概率分布采样得到,而且这些样本相互之间独立。我们使用历史数据集去训练模型,使得损失函数最小化,然后用训练得到的模型去预测未知数据。如果一味追求让损失函数达到最小,模型就会面临过拟合问题,导致预测未知数据的效果变差。如何判断自己的模型是否训练正常?怎么解决过拟合问题?大家先来听听我朋友小明的故事。
网格搜索应该是最简单的超参数搜索算法。采用较大的搜索范围和较小的步长。十分耗费计算资源和时间。一般是先设置较大的搜索范围和较大的步长,来寻找全局最优值的可能位置,然后缩小搜索范围得我步长和范围,但是如果目标函数非凸,可能错过全局最优值。
1. 机器学习的主要挑战1.1 训练数据量不足1.2 没有代表性的训练数据1.3 低质量的数据1.4 不相关的特征1.5 过拟合1.6 欠拟合2. 测试和评估3. 小结
欠拟合一般是指模型没有很好的抓住数据的特征,没有对数据进行很好的拟合,使得偏差较大。这时一般要通过增加特征项或者减少正则化参数来改进模型。而过拟合一般是由于模型使用了太多的特征引起的,使得模型将部分数据的“特性”也学习到了,导致模型的泛化能力较弱。这时一般要通过删减特征项或者增大正则化参数来改进模型。
“Advice for applying machine learning:——Diagnosing bias vs. variance”
当学习的算法时候,考虑的是如何选择参数来使得训练误差最小化。在模型建立的过程中很容易遇到过拟合的问题,那么如何评估模型是否过拟合呢?
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。这一小节,主要介绍通过测试数据集来衡量模型的泛化能力,并得出训练数据集和测试数据集关于模型复杂度与模型精确度之间的趋势,最后通过一个简单的小例子来说明过拟合和欠拟合以加深理解。
导语 机器学习算法性能很差怎么办?过拟合和欠拟合是什么?调优方法有哪些?如何高效运用trick? 大家知道最近 A.I 非常火,经常看到各种相关技术介绍,像什么论坛啊、牛人讲座啊,当然网上也有很多非常
该系列文章为,观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单,但不得不说每一句都非常的简洁扼要,浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 11.1 决定下一步做什么 11.2
在机器学习领域,人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗所言的「准确」,其实就是误差小。在领域中,排除人为失误,人们一般会遇到三种误差来源:随机误差、偏差和方差。偏差和方差又与「欠拟合」及「过拟合」紧紧联系在一起。由于随机误差是不可消除的,所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡(Bias-Variance Tradeoff)。
机器学习(八)——过拟合与正则化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、过拟合和欠拟合 1、概念 当针对样本集和特征值,进行预测的时候,推导θ、梯度下降等,都在一个前提,原值假设函数(hypnosis function)h(x)的表达式,例如是一阶、二阶还是更高阶等。 当阶数不足导致无法正确预测时,称为欠拟合(underfit)或高偏差(high bias);当阶数太高,虽然能满足样本集,代价函数也接近0,但是仍不是一个好的预测函数,称为过拟合(overfitting)或高方差(high varia
导语 机器学习算法性能很差怎么办?过拟合和欠拟合是什么?调优方法有哪些?如何高效运用trick? 大家知道最近 A.I 非常火,经常看到各种相关技术介绍,像什么论坛啊、牛人讲座啊,当然网上也有很多非常好的大牛的教程,像最近公司刚跟优达学城合作,提供了很多免费的课程。相信大家或多或少都了解到一些机器学习的相关技术和算法了,有些同学可能也用过一些算法,然后就感觉自己可以称之为"懂机器学习"了。我曾经也是这么认为的,但是后来发现真正懂机器学习的人是确实知道如何高效运用的,而另一些人,像我这种,其实并没有完全理解,
Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bi
机器学习(十三)——交叉验证、查准率与召回率 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确,通常需要预留10%-20%的样本集,作为测试集,校验模型
6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 过拟合与欠拟合 上一篇(机器学习(1)之入门概念),我们介绍了机器学习所解决的问题,以及哪些种类的机器学习方法。本文我们主要从模型容量的选择出发,讲解欠拟合和过拟合问题。机器学习的主要挑战任务是我们的模型能够在先前未观测的新输入上表现良好,而不是仅仅在训练数据集上效果良好。这儿,将在先前未观测输入上的表现能力称之为泛化(generalization)。 首先定义几个关于误差的概念,通常
机器学习中,模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱(泛化能力)。而程序员评价模型拟合效果时,常说“过拟合”及“欠拟合”,那究竟什么是过/欠拟合呢?什么指标可以判断拟合效果?以及如何优化?
在机器学习模型中,过拟合和欠拟合是两种常见的问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要的角色。了解过拟合和欠拟合的概念、影响、解决方法以及研究现状和趋势,对于提高机器学习模型性能和实用性具有重要意义。
“Advice for applying machine learning:——Evaluating a hypothesis”
前阵子看到一篇文章,学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实并不是一件容易办到的事情,尤其是能够对整个模型的解释方面,要想能够对模型很好的解释,那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求解,相对还算比较简单。但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我之前的
引言 前阵子看到一篇文章,学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实并不是一件容易办到的事情,尤其是能够对整个模型的解释方面,要想能够对模型很好的解释,那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求解,相对还算比较简单。但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我
引言 前阵子看到一篇文章,学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实并不是一件容易办到的事情,尤其是能够对整个模型的解释方面,要想能够对模型很好的解释,那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求解,相对还算比较简单。但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法
前阵子看到一篇文章,学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实并不是一件容易办到的事情,尤其是能够对整个模型的解释方面,要想能够对模型很好的解释,那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求解,相对还算比较简单。但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样,注重算法的实现,但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法,还有一些其他的知识需要我们去注意。
决策树是一种简单直观的机器学习算法,它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策,通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决策树系列算法的定义、原理、构建方法、剪枝与优化技术,以及它的优缺点。
需要选择合适的模型,能够正确的训练模型,并更好的拟合数据。如下的例子是房价面积和价格的线性回归模型,
前面我们在讲模型效果的时候都在强调模型AUC越高越好,但实际上真的是这样的吗? 当然不是! (嗯?老shi,你又骗我,你之前不是说AUC越高越好么?)老shi没有骗大家,正常情况下,如果模型不过
) 是机器学习中对原始损失函数引入惩罚项,以防止过拟合或提高模型泛化性能的一类方法的统称。所谓惩罚是指对损失函数中的某些参数做一些限制。此时目标函数变成了原始损失函数+惩罚项,常用的正则项一般有两种,英文称作
前阵子看到一篇文章,学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实并不是一件容易办到的事情,尤其是能够对整个模型的解释方面,要想能够对模型很好的解释,那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求解,相对还算比较简单。但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就
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本系列将分为 8 篇 。今天是第二篇 。主要讲讲 TensorFlow 框架的特点和此系列笔记中涉及到的入门概念 。
原文:http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40680687 学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实并不是一件容易办到的事情,尤其是能够对整个模型的解释方面,要想能够对模型很好的解释,那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求
建议阅读时间:5-8min 类型:机器学习基础教程 适应人群:大数据、人工智能 一、The problem of overfitting What is overfitting?什么是过拟合? 我们依旧使用房价预测的例子,我们以房屋的Size作为自变量: 📷 (1)我们可以做线性回归,但是我们可以看到这不是一个好的模型,随着Size上升,价格会越来越平缓。,所以这个模型并没有很好地拟合模型,我们把这个问题成为欠拟合(underfitting),专业术语称为高偏差(high bias)。 (2)第二个模型我们
对于机器学习项目而言,过拟合(overfitting)这个问题一般都会遇到。什么是过拟合呢?
对于模型,如果一个模型对于数据的偏差很大,不能能够很好的拟合数据的分布,称为欠拟合,或者说这个算法具有高偏差的特性。 如果一个模型虽然可以穿过所有的数据点,但是其图像波动很大,其同样也不能描述数据的分布,(其数据的分布是无法被泛化处理),称为过拟合,或者说这个算法具有高方差的特性。 在这种情况下,模型的参数过于多(有可能代价函数正好为0),以至于可能没有足够多的数据去约束它来获得一个假设函数。 过拟合现象往往会发生在参数过多,而训练样本过少的情况。减小过拟合现象的思路有两种:
前面介绍的决策树通常还有一个名字,叫做 CART(读音与cut相近)。CART 是 Classification And Regression Tree 的首字母缩写,通过 Classification And Regression Tree 的字面意思可以看出,CART 这种决策树既能够解决分类问题(Classification)也能够解决回归问题(Regression)。每个节点根据某种衡量系统不确定性的指标(信息熵或基尼系数)来找到某个合适的维度 d 以及维度 d 上的阈值 v,根据 d 和 v 对当前节点中的数据进行二分,通过这种方式得到的决策树一定是一颗二叉树,这也是 CART 这种决策树的特点。
选自TowardDataScience 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 机器学习和数据科学工作远不是简单地把数据交给 Python 库处理,使用处理后的结果那么简单。本文将简要介绍一些利用 Bootstrapping 提升模型鲁棒性的方法。 数据科学家需要真正理解数据和如何处理数据,以实现成功的系统。 一个重要方法就是了解什么时候模型可以利用 Bootstrapping 方法获益。这就是集成模型。集成模型的一些示例有 AdaBoost 和随机梯度提升(Stochastic Gradient Boostin
机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合,学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测,而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差,对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力,追求这种泛化能力始终是机器学习的目标
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