摘要：
我们已经讨论了模型选择问题，偏差和方差的问题。那么这些诊断法则怎样帮助我们判断，哪些方法可能有助于改进学习算法的效果，而哪些可能是徒劳的呢？ 让我们再次回到最开始的例子，在那里寻找答案，这就是我们之前的例子。回顾 1.1中提出的六种可选的下一步，让我们来看一看我们在什么情况下应该怎样选择： 1. 获 阅读全文
posted @ 2019-03-03 21:19
chalee3
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摘要：
GitHub代码练习地址：https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac01_urlopen.py 阅读全文
posted @ 2019-03-03 20:46
chalee3
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摘要：
学习曲线就是一种很好的工具，我经常使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差、方差问题。学习曲线是学习算法的一个很好的合理检验（sanity check）。学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（𝑚）的函数绘制的图表。 如果我们有100 行数据，我们从1 行数据开始，逐渐学习更 阅读全文
posted @ 2019-03-03 17:33
chalee3
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摘要：
抽象类- 抽象方法： 没有具体实现内容的方法成为抽象方法- 抽象方法的主要意义是规范了子类的行为和接口- 抽象类的使用需要借助abc模块 import abc - 抽象类：包含抽象方法的类叫抽象类，通常成为ABC类- 抽象类的使用 - 抽象类可以包含抽象方法，也可以包含具体方法 - 抽象类中可以有方 阅读全文
posted @ 2019-03-03 16:07
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摘要：
在我们在训练模型的过程中，一般会使用一些正则化方法来防止过拟合。但是我们可能会正则化的程度太高或太小了，即我们在选择λ 的值时也需要思考与刚才选择多项式模型次数类似的问题。 我们选择一系列的想要测试的 𝜆 值，通常是 0-10 之间的呈现2 倍关系的值（如：0,0.01,0.02,0.04,0.0 阅读全文
posted @ 2019-03-03 01:27
chalee3
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