摘要：
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 阅读全文
摘要：
1、数据清理中，处理缺失值的方法有两种： 删除法：1）删除观察样本 2）删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除 3）使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析 4）改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通 阅读全文
摘要：
1、概念 L0正则化的值是模型参数中非零参数的个数。 L1正则化表示各个参数绝对值之和。 L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 2、问题 1）实现参数的稀疏有什么好处吗？ 一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么对训练数据可以预 阅读全文