大巖量化小白科普:什麼是過度擬合?
專業概念上講,過度擬合就是指在除錯一個複雜策略模型時,使用或調整了過多引數,導致根據回測樣本訓練出來的模型對樣本外的資料預測效果很差
機器學習,多項式迴歸處理非線性問題
htmlX,y = create_data(200) # 利用上面的生產資料函式degree = 6# 利用Pipeline將三個模型封裝起來串聯操作npoly_reg = Pipeline([ (“p
怎樣選擇機器學習模型及其訓練集、驗證集和測試集?
面對模型選擇問題時,我們將可能的模型的最小誤差函式都給求出來,先是用訓練集訓練各個模型的引數,然後用驗證集找出最好的那個模型,最後再用測試集來進行測試
教程|從檢查過擬合到資料增強,一文簡述提升神經網路效能方法
你可以選擇不同的神經網路架構,在不同部分的資料集上訓練它們,然後使用它們的集合預測能力在測試集上達到較高的準確率
一元線性迴歸模型
3、殘差和解釋變數不相關,即最小二乘法顯著性校驗根據公式,我們可以得出一元線性迴歸方程,下面需要對擬合的質量做顯著性校驗
周易中相容洛書的可公度性的表達
古代的數理大一統就是要尋找擬合事物的數學方法的可公度性或者說可通約性
一元線性迴歸詳解
array([[7]])就是預測房價8平方米的價格是多少建立迴歸方程透過Python提供的一元線性迴歸方法將訓練集x_data、y_data來訓練模型,如下所示:model = LinearRegression()# 開始訓練model
六步實現平穩時間序列建模
建模的基本步驟有:(1)求出樣本自相關係數與偏自相關係數(2)模型識別:根據樣本的自相關係數與偏自相關係數的性質,選擇階數適當的ARMA(p,q)模型進行擬合(3)估計模型中未知引數:矩估計、極大似然估計、最小二乘估計(4)模型檢驗:模型顯
資料模型不會比?模型評價指標助你一臂之力
R(可決係數):表示一個隨機變數與多個隨機變數關係的數字特徵,用來反映迴歸模式說明因變數變化可靠程度的一個統計指標,一般用符號“R”表示
「經典零件幾何公差標註示例與解讀講座」▪第2講——油泵端蓋
5+獎勵公差)且以4孔理想位置軸線為軸線的4個的圓柱面內的區域,且公差帶垂直於基準面A,定位於基準軸線B、C
「科普周」看圖學機器學習
Loss functions(損失函式)學習演算法可以被視為用來最佳化不同的損失函式的,PRML下圖中用藍色線條表示應用於支援向量機中的“鉸鏈”錯誤函式圖形,邏輯迴歸中的誤差函式被用1/ln(2)進行放縮來重新調整,使它能透過點(0,1),
超級乾貨:一文讀懂灰色預測模型
(2)後驗差比檢驗在進行模型構建後,會得到後驗差比C值,該值為殘差方差 / 資料方差
線性擬合與曲線擬合,直接在圖上新增擬合曲線、擬合方程、判別係數R2和P值
4、R語言實現線性擬合與曲線擬合R語言的ggplot2函式在資料視覺化方面很厲害,但是有的圖形用ggplot2實現起來會比較費勁,需要寫很多的程式碼,耗時耗力,對於初學者不太友好
雙下降真實發生,UW教授用統計學解釋偏差-方差權衡
深度學習的雙下降現象,偏差 - 方差權衡成立在這篇帖子裡,Daniela Witten 教授給出了合理的解釋
模式識別中七種常用迴歸模型
線性迴歸使用最佳的擬合直線(也就是迴歸線)在因變數(Y)和一個或多個自變數(X)之間建立一種關係
白話統計閱讀筆記:認識迴歸分析及迴歸模型好壞
在理解線性迴歸模型之前,一定要理解因變數y是一個隨機變數,所以對於每一個特定的自變數取值,因變數y並不會只對應一個值,而是可能有無數個取值,這些取值服從某一均值和標準差的分佈,在樣本資料中,觀測值得到的因變數是一系列的點,而估計值得到的因變
迴歸的一些面試問題(持續整理中)
ps:方差、偏差、誤差是機器學習中的重要的基本概念,這邊做一下拓展9、假設我們已經由3次多項式迴歸的生成了資料(三次正好能擬合改組資料)