第10节-VC维和模型选取

最新推荐文章于 2025-05-24 00:30:00 发布
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#机器学习 #VC维 #模型选取 #文本分类

本篇内容基于NG的第10个视频讲解VC维和模型选取的重要性，并通过文本分类的实际例子进行说明。作者分享了自己在实践中偏好的CHI公式及详细思路和代码。

　　NG的第10个视频讲VC维和模型选取。NG举了文本分类的例子，说明模型选取在机器学习中的作用，我个人在实际应用中更习惯使用CHI公式，详细的文本分类的思路和代码可以参看我之前的博客（http://blog.youkuaiyun.com/irving_zhang/article/details/52214130）






机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现(源码)
wenyusuran的专栏
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。        在这一节我们主要是对支持向量机进行系统的回顾，以及通过Python来实现。由于内容很多，所以这里分成三篇博文。第一篇讲SVM初
机器学习核心问题解析与实践
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vscode6remote的博客
09-10 940
本文围绕机器学习中的多个核心问题展开，包括激活函数替换对学习率的影响、质数分类的可行性、高斯分布参数估计、贝叶斯分类、决策树表达能力、VC维分析、K近邻、线性回归与逻辑回归应用、多层感知机原理与使用、聚类算法评估、SVM与特征变换关系等。内容涵盖理论推导、算法实现与实际案例分析，适用于机器学习学习者与实践者深入理解模型机制。
吴恩达斯坦福大学机器学习课程——Lecture 10：VC维和模型选择
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07-17 219
动手学深度学习18——模型选择+过拟合和欠拟合及代码实现
橙子的博客
11-30 1410
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结构风险最小化和VC维度理论
触动人生的博客
06-03 2319
SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 1.泛化误差界 机器学习的能力和它的表现，有一个衡量的标准那就是统计学习中的泛化误差界。所谓泛化误差，就是指机器学习在除训练集之外的测试集上的预测误差。传统的机器学习追求在训练集上的预测误差最小化（经验风险，下面会具体说到），然后放到实际中去预测测试集的文本，却一败涂地。这就是泛化性能太差，而泛化误差界...
10 Cross validation, VC dimension
天道酬勤，做一个务实的理想主义者
02-15 1377
本集内容 1. VC维 2. 交叉验证 3. 特征选择 VC维和关于无限假设类的情况 上一节推导了由ERM选择出来的假设的一般误差与最好假设的一般误差的关系，即下面这个不等式，成立的概率至少是1-δ 但是这一系列的推导都是假设我们的假设类是有限的，大小为k，待会儿会把一些结论推广到无限类情况。现在先假设一个假设类H有d个参数，就是
神经网络入门之模型选择（PyTorch）
不想随波逐流的大学生一枚，我们每个人都在努力奔跑
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笔记记录了模型的选择，过拟合和欠拟合、VC维和代码实现
51c大模型~合集130
whaosoft~aiotの开发板商城
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预测问题-机器学习思考
敲代码的乔帮主
04-17 5082
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08-13 253
一.Quadratic Hypothesis 之前学习了线型的分类器，今天将介绍非线性的分类器。 下图左边的数据，我们用直线分类器能够很容易的将数据分开，但是右边的数据我们却不行，那么我们该怎么办呢？ 之前对于线型不可分的数据我们容许有一定的误差，但是这里的误差明显太大了，所以不能应用。但是我们发现该数据是能够用一个圆进行分割的，所以这里我们将应用Circular Separable. ...
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kunlong0909的专栏
06-27 956
（一）SVM的背景简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accu
模型简化与正则化：寻找过拟合与解释性的最佳平衡点
过拟合通常发生在模型过于复杂时，具体表现在模型试图记忆训练数据的所有细节，包括噪声和不重要的特征，而不是学习如何泛化到新的数据集。因此，模型复杂度成为影响模型性能的关键因素之一。 模型复杂度与模型的...
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问题链接：House Prices: Advanced Regression Techniques问题描述： 通过79个变量（几乎）描述爱荷华州埃姆斯（Ames）住宅的每一个特征，在这个竞赛里，需要你预测每个住宅的最终价格，并最终提交。参考文献： 第一次真正对这么复杂的数据进行操作，初学者都会有点不知所措。参考了其他参赛者的笔记： 1、Comprehensive data exploration
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国内本科和研究生对于机器学习的热情特别高涨，北邮研一开了一门机器学习与模式识别的课程100人的课容量，两秒就抢没了。然而据我观察很多同学学习机器学习的时候有两个问题，第一学习资料杂乱，符号标记不一致导致公式推导过程难以记忆。第二，缺少动手编程的机会，因此对很多公式理解不深刻。 　　斯坦福人工智能实验室是人工智能领域的扛把子，牛人包括现在在百度的吴恩达NG（具体课程CS229）和现在在Google
基于bayes分类器的文本分类
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最近呆着无聊，尝试一下使用搜狗数据集的文本自动分类。 读取数据集中的文件 使用结巴分词去除停用词 计算每种分类CHI 图中N,A+C,B+D保持不变，可以省略。 取出CHI最高的词汇作为特征词 计算TF-ITF，作为特征词的权重 TF(term frequency)就是分词出现的频率：该分词在该文档中出现的频率，算法是：（该分词在该文档出现的次数）/(该文档分词的总数)，这个值越大表示这个词越
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