Machine Learning - X. Advice for Applying Machine Learning (Week 6)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187

机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记

Advice for Applying Machine Learning对应用机器学习的建议

Deciding What to Try Next决定接下来尝试什么

Evaluating a Hypothesis假设评估

Model Selection and Train_Validation_Test Sets模型选择和Train_Validation_Test集

Diagnosing Bias vs. Variance诊断偏差与方差

Regularization and Bias_Variance规格化和偏差_方差

Learning Curves学习曲线

Deciding What to Do Next Revisited决定下一步操作再访

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时间: 2024-12-23 11:24:04

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斯坦福机器学习视频笔记 Week6 关于机器学习的建议 Advice for Applying Machine Learning

我们将学习如何系统地提升机器学习算法,告诉你学习算法何时做得不好,并描述如何'调试'你的学习算法和提高其性能的"最佳实践".要优化机器学习算法,需要先了解可以在哪里做最大的改进. 我们将讨论如何理解具有多个部分的机器学习系统的性能,以及如何处理偏斜数据. Evaluating a Hypothesis 设想当你训练的模型对预测数据有很大偏差的时候,接下来你会选择怎么做? 这个需要花时间去实现,但是对你的帮助也会很大,使你不盲目的做一些决定来提升算法,而是直观地看出哪些是对提升算法是有效

Coursera机器学习-第六周-Advice for Applying Machine Learning

Evaluating a Learning Algorithm Desciding What to Try Next 先来看一个有正则的线性回归例子: 当在预测时,有很大的误差,该如何处理? 1.得到更多的训练样本 2.选取少量的特征 3.得到更多的特征项 4.加入特征多项式 5.减少正则项系数λ 6.增加正则项系数λ 很多人,在遇到预测结果并不理想的时候,会凭着感觉在上面的6个方案中选取一个进行,但是往往花费了大量时间却得不到改进. 于是引入了机器学习诊断,在后面会详细阐述, Evaluati

斯坦福第十课:应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning)

10.1  决定下一步做什么 10.2  评估一个假设 10.3  模型选择和交叉验证集 10.4  诊断偏差和方差 10.5  归一化和偏差/方差 10.6  学习曲线 10.7  决定下一步做什么 10.1  决定下一步做什么 到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法,如果你一直跟着这些视频的进度学习,你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多先进机器学习技术的专家了. 然而,在懂机器学习的人当中依然存在着很大的差距,一部分人确实掌握了怎样高效有力地运用这些学习算法.而另一些人他们可能对

斯坦福大学公开课机器学习:advice for applying machine learning - deciding what to try next(设计机器学习系统时,怎样确定最适合、最正确的方法)

假如我们在开发一个机器学习系统,想试着改进一个机器学习系统的性能,我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路? 为了解释这一问题,以预测房价的学习例子.假如我们已经得到学习参数以后,要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试,这个时候我们会发现在预测房价时,产生了巨大的误差,现在我们的问题是要想改进这个算法接下来应该怎么办? 实际上我们可以想出很多种方法来改进算法的性能,其中一种办法是使用更多的训练样本.具体来讲,通过电话调查.上门调查,获取更多的不同的房屋出售数据.遗憾的是,好多人花费了大量

斯坦福大学公开课机器学习: advice for applying machine learning | regularization and bais/variance(机器学习中方差和偏差如何相互影响、以及和算法的正则化之间的相互关系)

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,

斯坦福大学公开课机器学习:advice for applying machine learning | learning curves (改进学习算法:高偏差和高方差与学习曲线的关系)

绘制学习曲线非常有用,比如你想检查你的学习算法,运行是否正常.或者你希望改进算法的表现或效果.那么学习曲线就是一种很好的工具.学习曲线可以判断某一个学习算法,是偏差.方差问题,或是二者皆有. 为了绘制一条学习曲线,通常先绘制出训练集数据的平均误差平方和(Jtrain),或者交叉验证集数据的平均误差平方和(Jcv).将其绘制成一个关于参数m的函数.也就是一个关于训练集.样本总数的函数.m一般是一个常数,比如m等于100,表示100组训练样本.但我们要自己取一些m的值,也就是说对m的取值做一点限制,

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fatal error LNK1112: module machine type 'X86' conflicts with target machine type 'x64'

xxxxxx.lib(xxxxxx.obj) : fatal error LNK1112: module machine type 'X86' conflicts with target machine type 'x64' 1. 先看看你的模块是否是64位,这个一般都是,如何配置64位工程,这里就不说了: 2. 查看该模块链接的静态库或者dll是否是64位的: Configuration-->kinker-->General-->Additional Library Directori