摘要：已知输入变量x，判别模型(discriminative model)通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。 生成模型（generative model）通过对观测值和标注数据计算联合概率分布P(x,y)来达到判定估算y的目的。判别模型不需要计算数... 阅读全文

摘要：1. 什么是回归？线性回归线性回归是是最好理解的线性模型，它试图使用线性模型去尽可能准确地预测实值输出标记。 比如使用一个线性方程去拟合一些点。线性回归的分类(1) 直接线性回归，即使用线性模型是拟合实际值y" role="presentation">yy (2) 对... 阅读全文

摘要：问题：正则化L1和L2有什么区别？先要知道什么是正则化，再谈他们的区别。后面引用区《机器学习损失函数、L1-L2正则化的前世今生》很值得看。答： 1）什么是正则化 在机器学习中，L1和L2被称为正则化。 他们在其他学科中的叫法不一样，在统计学中称为罚项，数学中对应的是... 阅读全文

摘要：向自己提问题是一个很好的学习方式。问题： 如何解决过拟合(overfiting)?在解决这个问题之前先明确问题是什么.这涉及到另外一些问题，什么是过拟合？过拟合与什么因素有关？等等答：1）直观理解过拟合先说说经验误差，学习器在训练集上的预测值和真实值之间的差异称为经验... 阅读全文