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欠拟合和过拟合（二）
2 原因以及解决办法欠拟合原因以及解决办法原因：学习到数据的特征过少解决办法：1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。例如，“组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段，无论在什么场景，都可以照葫芦画瓢，总会得到意想不到的效果。除上面的特征之外，“上下文特征”、“平台特征”等等，都可以作为特征添加的首选项。2）添...
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作者小头像 咔吧咔吧 2021-01-07 10:53:58
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2021-01-07 10:53:58
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欠拟合和过拟合（一）
1 定义      过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据(体现在准确率下降)，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)     欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)     过拟合和欠拟合的区别：          ...
机器学习
作者小头像 咔吧咔吧 2021-01-07 10:50:14
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2021-01-07 10:50:14
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梯度下降方法(下）
2 梯度下降法大家族首先，我们来看一下，常见的梯度下降算法有：全梯度下降算法(Full gradient descent),随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent),小批量梯度下降算法(Mini-batch gradient descent),随机平均梯度下降算法(Stochastic average gradient descent)它们都是为了正确地调节...
机器学习
作者小头像 咔吧咔吧 2020-12-26 09:20:59
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2020-12-26 09:20:59
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梯度下降方法(上）
1 详解梯度下降算法1.1梯度下降的相关概念复习在详细了解梯度下降的算法之前，我们先复习相关的一些概念。步长(Learning rate)：       步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用前面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。特征(feature)：      指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本则第一个样...
机器学习
作者小头像 咔吧咔吧 2020-12-26 09:17:26
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2020-12-26 09:17:26
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线性回归的损失和优化（四）
    假设房子例子，真实的数据之间存在这样的关系：    真实关系：真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率那么现在呢，我们随意指定一个关系（猜测）    随机指定关系：预测房子价格 = 0.25×中心区域的距离 + 0.14×城市一氧化氮浓度 + 0.42×自住房平均房价 + 0.34×城镇...
机器学习 线性回归
作者小头像 咔吧咔吧 2020-12-14 15:44:14
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线性回归必备求导公式（三）
1 常见函数的导数2 导数的四则运算3.矩阵（向量）求导 [了解]
线性回归
作者小头像 咔吧咔吧 2020-12-02 14:30:03
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2020-12-02 14:30:03
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线性回归api初步使用（二）
1 线性回归API     sklearn.linear_model.LinearRegression()     LinearRegression.coef_：回归系数2 举例2.1 步骤分析    1.获取数据集    2.数据基本处理（该案例中省略）    3.特征工程（该案例中省略）    4.机器学习    5.模型评估（该案例中省略）2.2 代码过程    导入模块from sk...
线性回归 API
作者小头像 咔吧咔吧 2020-12-02 14:27:03
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线性回归简介（一）
线性回归简介 1. 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 贷款额度预测 举例： 2. 什么是线性回归 定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和...
线性回归
作者小头像 咔吧咔吧 2020-11-23 16:55:39
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knn算法-超参数（六）
超参数 超参数的概念 超参数概念： 之前我们在使用knn算法时，一直存在一个问题，k的取值由我们自己随意定义，但这个值什么传什么值才是最优的呢，这样的问题在机器学习中就是超参数 问 题。 定义：超参数就是在运行机器学习算法之前需要指定值的参数 概念对比： 超参数和模型参数 ...
人工智能
作者小头像 咔吧咔吧 2020-11-18 14:33:11
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线性回归简介（一）
线性回归简介 1 .线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 贷款额度预测 2 什么是线性回归 2.1 定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做...
线性回归
作者小头像 咔吧咔吧 2020-11-17 16:23:39
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