摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择例子 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子 内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise). 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰

模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型

1. 模型的偏差以及方差: 模型的偏差:是一个相对来说简单的概念:训练出来的模型在训练集上的准确度. 模型的方差:模型是随机变量.设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, ..., Xn),那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数(其本身仍然是随机变量):F(X1, X2, ..., Xn).抽样的随机性带来了模型的随机性. 我们认为方差越大的模型越容易过拟合:假设有两个训练集A和B,经过A训练的模型Fa与经过B训练的模型Fb差异很大,这意味着Fa在类A的样本集合上有更好的性能

1.首先 Error = Bias + Variance  Error反映的是整个模型的准确度, Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度, Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性. 2.Bias与Variance往往是不能兼得的  在一个实际系统中,Bias与Variance往往是不能兼得的.如果要降低模型的Bias,就一定程度上会提高模型的Variance,反之亦然. 造成这种现象的根本原因是,我们总是希望试图用有限

转发:http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487请移步原文 内容参见stanford课程<机器学习>   对于已建立的某一机器学习模型来说,不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的,因此应该有一种合理的诊断方法.   偏差和方差 评价数据拟合程度好坏,通常用代价函数J(平方差函数).如果只关注Jtrain(训练集误差)的话,通常会导致过拟合,因此还需要关注Jcv(交叉验证集误差).   高偏差:Jtrain和Jcv

众所周知,对于线性回归,我们把目标方程式写成:. (其中,f(x)是自变量x和因变量y之间的关系方程式,表示由噪音造成的误差项,这个误差是无法消除的) 对y的估计写成:. 就是对自变量和因变量之间的关系进行的估计.一般来说,我们无从得之自变量和因变量之间的真实关系f(x).假设为了模拟的缘故,我们设置了它们之间的关系(这样我们就知道了它们之间的真实关系),但即便如此,由于有这个irreducible error,我们还是无法得之真正的y是多少.当然,这并没有关系.因为我们想要知道的就是自变量和因

一.什么是偏差和方差 偏差(Bias):结果偏离目标位置: 方差(Variance):数据的分布状态,数据分布越集中方差越低,越分散方差越高: 在机器学习中,实际要训练模型用来解决一个问题,问题本身可以理解为靶心,而模型就是子弹,则子弹呈现在靶子上弹孔位置就可能出现偏差和方差的情况,也就是说训练出的模型可能犯偏差和方差两种错误: 二. 模型误差 模型误差 = 偏差(Bias) + 方差(Variance) + 不可避免的误差 1)不可避免的误差 无能为力的.客观存在的.由于各种各样的原因导致的误

偏置和方差 参考资料:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html http://www.cnblogs.com/kemaswill/ Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音.bias和 variance. 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界:( 任何方法都克服不了的误差) bias 度量了某种学习算法的平

.net平台下,我目前部署过的均衡负载有两种方式(iis7和Nginx),以下以Nginx为例讲解web层的均衡负载. 简介:Nginx 超越 Apache 的高性能和稳定性,使得国内使用 Nginx 作为 Web 服务器的网站也越来越多,其中包括新浪博客.新浪播客.网易新闻等门户网站频道,六间房.56.com等,视频分享网站,Discuz!官方论坛.水木社区等知名论坛,豆瓣.YUPOO相册.海内SNS.迅雷在线等新兴Web 2.0网站. 据说Nginx能承受3万并发连接数,这一点没有测试,总之

1 HDFS均衡操作原理 HDFS默认的块的副本存放策略是在发起请求的客户端存放一个副本,如果这个客户端在集群以外,那就选择一个不是太忙,存储不是太满的节点来存放,第二个副本放在与第一个副本相同的机架但是不同节点上,第三个放在与第二个和第一个副本不同的机架上,原则是尽量避免在相同的机架上放太多的副本. 随着时间的推移,在各个DataNode节点上的数据块会分布的越来越不均衡.如果集群不均衡的程度很严重,会降低Mapreduce的使用性能,导致部分DataNode节点相对而言变得更加繁忙.所以,应

本文地址为:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处. 机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型.所谓泛化能力,是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能.这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念:欠拟合和过拟合.如果一个模型在训练数据上表现非常好,但是在新数据集上性能很差,就是过拟合,反之,如果在训练数据集和新数据集上表现都很差,就是欠拟合,如下图所示 其中蓝叉点表示训练数据,蓝色的线表示学到的

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50638749 偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition) 偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点.Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音noise.bias和 variance. noise 本

关键词:hbase rebalance 负载均衡 参考源码版本:apache-hbase-1.1.2 什么是HBase Rebalance ? 随着数据写入越来越多以及不均衡,即使一开始每个RegionServer的region数差不多,后期也会出现较为明显的差异现象.如果不做均衡,region过多的RS就有可能成为热点服务器,成为瓶颈.因此rebalance相当于一个负载调整的过程,把负载重的RS的部分region分发出去给别的RS去分担region压力. Rebalance 策略 Rebal

第一步,两台服务器都要安装好Nginx和Tomcat,我这边的安装的是Nginx 1.16.1 Tomcat9: 第二步,安装完成之后,选择你要做均衡的那台服务器,,打开其Nginx 配置文件,在server代码块上面添加代码: #增加upstream代码块 upstream mydemo{ server 47.106.113.206:8080; server 212.60.5.234:8080; ip_hash; } server{ listen 80; server_name localho

通常来说,MongoDB会自动处理数据均衡. 1.1 集群分片的块的均衡 注意,均衡器只使用块的数量,而非数据大小,来作为衡量分片间是否均衡的指标. 1.2 均衡器 1.执行所有数据库管理操作前,都应关闭均衡器 >sh.setBalancerState(flase) 均衡器关闭后,系统则不会在进入均衡状态. 到那时给命令不能立即终止正在进行中的均衡过程:迁移过程通常无法立即停止. 2.查看config.locks集合,一查看均衡器过程是否仍在进行中 >db.locks.find({"

原文地址:https://www.jianshu.com/p/a02c6bd5d5e9 error来自哪?来自于偏差Bias和方差Variance. 就如打靶时瞄准一个点\(\overline{f}\),打出的点\(f^*\)分布在该点周围.那么,\(\overline{f}\)与实际靶心\(\hat{f}\)的距离就是偏差Bias,打出的点\(f^*\)与\(\overline{f}\)的分布距离就是方差Variance. 可将偏差理解为没瞄准,方差理解为瞄准了但是打得太散. 简单模型的方差小

​vivo 互联网服务器团队-You Shuo 副本迁移是Kafka最高频的操作,对于一个拥有几十万个副本的集群,通过人工去完成副本迁移是一件很困难的事情.Cruise Control作为Kafka的运维工具,它包含了Kafka 服务上下线.集群内负载均衡.副本扩缩容.副本缺失修复以及节点降级等功能.显然,Cruise Control的出现,使得我们能够更容易的运维大规模Kafka集群. 备注:本文基于 Kafka 2.1.1开展. 一. Kafka 负载均衡 1.1 生产者负载均衡 Kafka

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

21.偏差和方差举例 前提:对于人类而言,可以达到近乎完美的表现(即人类去做分类是误差可以接近0). (1)假设算法的表现如下:训练误差率:1%,开发误差率:11%:此时即为高方差(high variance),也被称为过拟合(overfitting). (2)假设算法的表现如下:训练误差:15&,开发误差率:16%:此时即为高偏差(high bias),也被称为欠拟合(underfitting). (3)假设算法的表现如下:训练误差:15%,开发误差率:30%:此时即为高偏差和高方差. (4)

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是