评价标准对模型选择的影响

原文:http://cos.name/2015/08/some-basic-ideas-and-methods-of-model-selection/ 作者:高涛  编辑:王小宁 0. 引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式,它有许多更具体的名字,比如预测模型.回归模型.分类模型或者分类器.这些名字或来源统计,或来源于机器学习.关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论,不少人认为机器学习侧重于目标预测,而统计学习侧重于机制理解和建模.个人更加直观的理解是,统计学习侧重于从概率分布来描述数据生

当模型在训练数据集上更准确时,在测试数据集上的准确率既可能上升又可能下降.这是为什么呢? 训练误差和泛化误差 在解释上面提到的现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error):前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望. 假设训练数据集和测试数据集里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的.基于该独立同分布假设,给定任意一个机器学习模型及其参数和超参数,它的训练误差的期望

继续上节内容介绍学习理论,介绍模型选择算法,大纲内容为: 交叉验证 特征选择 回顾上节的偏差方差权衡现象,若选择过于简单的模型,偏差过高,可能会导致欠拟合:若选择过于复杂的模型,方差过高,可能会导致过拟合,同样模型的一般适用性不好. 模型复杂度:多项式的次数或参数的个数. (1)尝试选择多项式的次数 (2)尝试选择参数 τ:局部加权线性回归带宽参数 C:支持向量机中的权衡参数 ------------------------------------------------------------

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www

我们都知道padding是为块级元素设置内边距 但是在使用过程中,我们却会遇到一些问题.padding的标准盒模型和怪异盒模型 padding盒子模型 我们通过demo来讲这个问题,用文字干讲第一没意思,第二讲不明白 标准盒模型: 我们先摆出HTML和CSS代码: 1 <div class="shoebox"> <!--此div模仿鞋子的鞋盒--> 2 <div class="shoes"> <!--此div模仿鞋子--&g

机器学习算法 原理.实现与实战——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测

稍微了解有监督机器学习的人都会知道,我们先通过训练集训练出模型,然后在测试集上测试模型效果,最后在未知的数据集上部署算法.然而,我们的目标是希望算法在未知的数据集上有很好的分类效果(即最低的泛化误差),为什么训练误差最小的模型对控制泛化误差也会有效呢?这一节关于学习理论的知识就是让大家知其然也知其所以然. 学习理论 1.empirical risk minimization(经验风险最小化) 假设有m个样本的训练集,并且每个样本都是相互独立地从概率分布D中生成的.对于假设h,定义training

规则化和模型选择(Regularization and model selection) 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数? 形式化定义:假设可选的模型集合是,比如我们想分类,那么SVM.logistic回归.神经网络等模型都包含在M中. 2 交叉验证(C

AIC 此处模型选择我们只考虑模型参数数量,不涉及模型结构的选择. 很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数,当训练数据足够多时,可以不断提高模型精度,但是以提高模型复杂度为代价的,同时带来一个机器学习中非常普遍的问题--过拟合.所以,模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力(即似然函数)之间寻求最佳平衡. 人们提出许多信息准则,通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题,此处我们介绍一下常用的两个模型选择方法--赤池信息准则(Akaike Information Criterion,A