机器学习小tricks

1. 过拟合怎么办?

答:好办。增加样本量(减少采样的bias),减少特征,增加正则,Bagging模型融合,Dropout,BatchNormalization

2. 欠拟合怎么办?

答:好办。增加特征,增加模型的复杂度

3. variance和bias有什么区别?

答:https://www.cnblogs.com/ooon/p/5711516.html

自己的补充理解:小数据集有噪音,故需要增加数据集;过拟合 = low bias + high variance;bias指训练集上拟合的函数f与真实f之间的偏差,与测试集无关,bias表示的是拟合训练集的能力;variance是训练和测试集上准确率的差异。

4. 训练集与全集之前的关系?

答:如果训练集是全集上的一个随机采样,那么可以称样本是无偏的,如果不是随机或者在全集的一个有偏子集上的随机采样,那么训练集也是有偏的。

### 关于头歌平台中的机器学习时间序列数据处理方法或教程 在探讨头歌平台上与机器学习相关的时序数据处理方法之前,可以先了解一些通用的时间序列数据分析和建模的基础概念。这些基础概念不仅适用于头歌平台,也广泛应用于其他类似的开发环境。 #### 时间序列数据的核心概念 时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合[^3]。这类数据的特点在于其具有时间依赖性,因此传统的统计模型(如线性回归)可能无法有效捕捉其中的模式。为了更好地理解和分析时间序列数据,通常会引入以下几个核心指标: - **自协方差函数 (Autocovariance Function)** 和 **自相关函数 (Autocorrelation Function, ACF)** 是衡量同一时间序列不同滞后期之间关系的重要工具[^2]。 当 `lag=0` 时,自协方差实际上就是该时间序列自身的方差;而此时的自相关系数恒等于1,因为任何变量与其本身的相关性总是完全一致。 #### 头歌平台上的资源推荐 尽管具体提到“头歌”这一特定教育技术服务平台的内容较少见诸公开资料,但从已知的信息来看,“头哥”的课程体系涵盖了广泛的计算机科学领域主题,其中包括但不限于以下几方面内容[^1]: - 如果您正在寻找有关如何利用Python进行高级编程技巧的学习材料,则可参考《Python Tricks》项目; - 对于希望深入理解C/C++及其关联学科理论的同学来说,《CPP-Learning》提供了详尽的知识点梳理文档; - 针对那些专注于人工智能方向的学生而言,《ML-Algorithms-Source-Code》,以及更全面覆盖各类子领域的综合指南——即《MDRL-Notes》都是不可多得的好帮手。 特别值得注意的是,在上述列举的各项专题库当中,《MDRL-Notes》尤其适合用来探索现代AI框架下针对结构化/非结构化输入执行预测任务的技术细节。这包括但不限于经典监督式学习范式的应用实例讲解、无监督聚类算法的实际操作演示等等。 此外,考虑到实际应用场景的需求多样性,《Store Sales-Time Series Forecasting|Kaggle》竞赛案例或许能够为您提供更多灵感启发。该项目旨在通过构建合适的数学模型来尽可能精确地估计未来一段时间内的商品销售量变化趋势。虽然它本身并非直接隶属于某个具体的在线教学品牌旗下出品物之一部分,但它所体现出来的思维方式却极具代表性意义—即借助历史积累下来的大规模真实世界样本集作为训练素材,并辅之以精心挑选过的特征工程手段加以优化调整之后再投入实战部署环节之中去解决问题。 综上所述,即便是在像“头歌”这样相对较为小众但却功能强大的个性化定制型学习管理系统内部查找相关内容也不失为一种明智之举。只要善于运用搜索引擎并灵活切换关键词组合方式即可轻松定位到目标位置所在之处! ```python import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import acf # 示例代码展示如何计算ACF data = [139, 128, 172, 139, 191] series = pd.Series(data) autocorr_result = acf(series) print(autocorr_result) ``` 以上是一个简单的例子,用于说明如何使用Python中的statsmodels库来计算给定时间序列的自相关函数值。 ---
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