吴恩达机器学习笔记 十七 通过偏差与方差诊断性能 正则化 偏差 方差

原创 已于 2024-03-11 15:51:32 修改 · 505 阅读 · 11 ·
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#机器学习 #深度学习

于 2024-03-11 09:38:08 首次发布
本文讨论了在机器学习中，模型的训练集误差（J_train）和交叉验证误差（J_cv）与多项式阶数、正则化参数λ的关系。高偏差（欠拟合）对应于J_train较大和J_cv也较大，过拟合（高方差）表现为J_train较小而J_cv巨大。正则化通过调整λ来平衡模型复杂度，防止过拟合。

高偏差（欠拟合）：在训练集上表现得也不好

高方差（过拟合）：J_cv要远大于J_train

刚刚好：J_cv和J_train都小

J_cv和J_train与拟合多项式阶数的关系

 从一阶到四阶，训练集的误差越来越小，而验证集的误差先变小后变大

也有可能同时出现高方差和高偏差 

正则化

当 λ 非常大时， w 会非常小， 每个 w 都接近0，模型会是常数 b ，即一条水平线。这种情况下会出现高偏差（欠拟合），并且J_train会很大。

当 λ 为0时，没有正则化，只是拟合一个多项式，会出现过拟合/高方差。此时 J_train 很小但 J_cv 会非常大

 J_train 和 J_cv 与 λ 的关系

吴恩达机器学习作业ex5:正则化线性回归和偏差VS方差(Python实现)详细注释
你来看我啦！
06-26 1256
为了更好地理解非正则化（λ = 0）模型的问题，您可以看到学习曲线（图 5）显示了相同的效果，即训练误差低，但交叉验证误差高。在下一节中，您将实现一个生成学习曲线的函数，即使不容易将数据可视化，它也能帮助您调试学习算法。然而，为了更好地反映模型在现实世界中的性能，在没有用于任何训练部分（即既没有用于选择 λ 参数，也没有用于学习模型参数 θ）的测试集上评估 "最终 "模型是非常重要的。其中第 1 列是 X 的原始值，第 2 列是 X.^2 的值，第 3 列是 X.^3 的值，以此类推。
吴恩达机器学习笔记（6）—正则化（附代码）
BigCookies的博客
09-17 1189
本文系统探讨了机器学习中的过拟合问题及其解决方法。首先分析了过拟合与欠拟合的区别，指出过拟合表现为高方差、对输入敏感，而欠拟合则是高偏差。针对过拟合，提出了三个层面的解决方案：模型层面（正则化、Dropout等）、特征层面（特征筛选、降维）和数据层面（数据增强）。重点讨论了正则化方法，详细介绍了L1/L2正则化的数学原理及在线性回归、逻辑回归中的应用。最后通过代码示例展示了正则化参数λ对决策边界的影响，验证了正则化的实际效果。
吴恩达机器学习python作业之偏差与方差
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吴恩达机器学习python作业之偏差与方差，不定时更新与补充之前的笔记。
吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差
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08-07 835
本章为吴恩达机器学习课后作业解析，主要内容包括实现正则化线性回归，使用其来研究具有不同偏差-方差属性的模型，内附数据及代码
吴恩达2022机器学习专项课程C2W3：2.25 理解方差和偏差（诊断方差偏差&正则化&偏差方案&搭建性能&学习曲线）
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06-10 1522
正常来讲，先判断模型出现了什么问题，通过建立性能基准水平或学习曲线，观察模型出现了高方差还是高偏差。然后在根据影响方差或偏差的因素，选择对应的方案优化模型。下一篇会通过案例应用本篇的两个过程。
吴恩达机器学习作业5：偏差和方差（Python实现）
Phoenix_ZengHao的博客
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机器学习练习 5 - Regularized Linear Regression and Bias v.s.Variance Introduction 在本练习中，将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差的模型。 1 Regularized Linear Regression（正则线性回归） 在练习的前半部分，将实现正则化的线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在后半部分，将通过调试学习算法的参数，检查参数对偏差和方差的影响。 1.1 Visualizing the datase
吴恩达机器学习（八）偏差与方差
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吴恩达机器学习ex5:偏差和方差
weixin_47798560的博客
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吴恩达机器学习作业五：偏差和方差 在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差方差特性的模型。 #coding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from scipy.io import loadmat from sklearn.metrics import classification_report 1 Regularized Linear Regre
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通过惩罚模型参数（权重）的大小，迫使模型学习更简单的特征组合，减少过拟合。
【深度学习】吴恩达-学习笔记 偏差与方差、正则化、梯度检测、mini-batch
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【技术人如何用爬虫+机器学习识别并屏蔽恶意广告】第1课：爬虫与广告反欺诈入门
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本文介绍了广告欺诈的现状及其危害，并提出了利用网络爬虫和机器学习技术进行反欺诈的解决方案。主要内容包括：1)网络爬虫的基本原理和工作流程；2)常见广告欺诈类型及其对行业的负面影响；3)系统化的反欺诈学习路径，从数据采集、预处理到模型训练和系统部署。通过构建自动化识别系统，可有效保护广告预算、优化投放策略并提升用户体验。文章还包含了一个简单的Python爬虫示例代码，帮助读者初步了解数据采集技术。
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本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。
Day37 深入理解SHAP图
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年龄+0.02影响很小，把模型的决策分解到每个特征上。基准值 = 没有任何特征信息时的"默认"预测(相当于"0”的起点)，这个值一般就是平均值，把训练集的所有样本都输入模型，得到所有预测值取平均值，在没有关于这个特定样本的区分性信息时，最合理的猜测就是平均值。到这里你可能心想，这样是不是很类似于线性回归的特征前的系数 y=ax1+bx2+cx3，那既然如此，我直接选择用线性回归的系数作解释，那岂不是更好?三人合伙前，收入是 0，三人合伙后，收入是 100万，要分配的"蛋糕"就是 100万-0=100 万。
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