误差和梯度下降

最新推荐文章于 2022-08-19 12:19:43 发布

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博客探讨了误差的来源，包括Bias和Variance的概念，解释了如何判断过拟合和欠拟合，并介绍了梯度下降法，如L损失函数、学习率调整和自适应学习率策略。此外，还提到了特征缩放对随机梯度下降模型收敛速度的影响。

误差的来源

Bias + Variance

模型最理想状态是没有bias，而且Variance 很小

Variance 方差

简单的模型的variance 就偏小。

模型越简单，特征越少，所以受数据的方法影响越小

Bias

数据集的均值和测试集的均值的欧式距离就是Bias的大小

模型越复杂，特征越多，Bias 越小

Bias 和 Variance 造成了过拟合和和欠你和。Bias 大就是欠拟合，Variance 就是过拟合

判断过拟合或者欠拟合的方法

方差大加数据，正则化，流型，PCA

Bias大加特征

模型选择

交叉验证

梯度下降 Gradient Descent

$\theta^{*}=argminL(\theta )$ L loss function

调整学习率

学习率不能太大防止跨过收敛值，学习率太小，模型训练时间太长

自适应学习率

举一个简单的思想：随着次数的增加，通过一

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