摘要：
1. 数据归一化的好处 （1）提升训练的速度 （2）提升模型的精度 （3）深度模型中能够防止梯度爆炸 2 归一化方法 min-max 归一化 x = (x - x_min)/(x_max - x_min) 将x 映射到[0,1]之间的一个数 z-score 标准化 均值为0 ，标准差为1 3 min 阅读全文
posted @ 2019-10-21 23:28
阳光老男孩
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摘要：
泛化误差可以理解为偏差、方差与噪声之和。 偏差度量了学习算法的期望预测与样本真实值之间的偏离程度，也就是说刻画了算法本身的拟合能力。 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致学习性能的变化，级刻画了数据扰动所造成的影响。 噪声表达了在当前任务下任何学习算法泛化误差所能达到的下界，刻画了学习任务本身的难 阅读全文
posted @ 2019-10-21 23:06
阳光老男孩
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摘要：
1. 分类模型 对于二分类模型，主要评估指标有 AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy。下面对每个指标进行详细的解释 TP: 预测为正类，实际为正类 FP：预测为正类，实际为负类 TN：预测为负类，实际为负类 FN：预测为负类，实际为正类 对应的 TPR = 阅读全文
posted @ 2019-10-21 17:12
阳光老男孩
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摘要：
1、过拟合、欠拟合 过拟合是指模型在训练集上表现很好，在测试集上表现很差。欠拟合是指在训练集测试集上表现都很差。 上图左图是欠拟合，右图是过拟合的表现。 欠拟合的解决方法 解决方法： 1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。 2）添加 阅读全文
posted @ 2019-10-21 17:09
阳光老男孩
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