首页
移动开发
物联网
服务端
编程语言
企业开发
数据库
业界资讯
其他
搜索
5.谷歌《机器学习速成课程》笔记---泛化
其他
2018-05-17 05:02:39
阅读次数: 4
泛化
概念:
泛化是指模型很好地拟合以前未见过的新数据(从用于创建该模型的同一分布中抽取)的能力。
总结:
如果某个模型尝试紧密拟合训练数据,但却不能很好地泛化到新数据,就会发生过拟合。
如果不符合监督式机器学习的关键假设,那么我们将失去对新数据进行预测这项能力的重要理论保证。
猜你喜欢
转载自
blog.csdn.net/fuego801/article/details/80297550
5.谷歌《机器学习速成课程》笔记---泛化
谷歌机器学习速成课程笔记 6(Generalization-泛化)
谷歌机器学习速成课程学习笔记
谷歌 机器学习速成课程
谷歌机器学习速成课程笔记 5(First Step with TensorFlow-使用TensorFlow的起始步骤)
10.谷歌《机器学习速成课程》笔记---正则化:简单性
谷歌机器学习速成课程笔记 10(Regularization for Simplicity-简化正则化)
谷歌机器学习速成课程笔记 13(Regularization for Sparsity-稀疏性正则化)
(180909)泛化及解决模型过拟合问题---Google机器学习速成课程笔记
11.谷歌《机器学习速成课程》笔记---逻辑回归
8.谷歌《机器学习速成课程》笔记---表示法
7.谷歌《机器学习速成课程》笔记---验证
3.谷歌《机器学习速成课程》笔记---降低损失
1. 谷歌《机器学习速成课程》笔记---框架处理
9.谷歌《机器学习速成课程》笔记---特征组合
谷歌机器学习速成课程笔记 8(Validation-验证)
谷歌机器学习速成课程笔记 12(Classification-分类)
机器学习速成课程 笔记
机器学习速成课程MLCC(5)--正则化
2.谷歌《机器学习速成课程》笔记---深入了解机器学习(线性回归)
谷歌机器学习速成课程笔记 3(Descending into ML-深入了解机器学习)
6.谷歌《机器学习速成课程》笔记---训练集和测试集
谷歌机器学习速成课程笔记 11(Logistic Regression-逻辑回归)
谷歌机器学习速成课程笔记 9(Feature Crosses-特征组合)
谷歌机器学习速成课程笔记 4(Reducing Loss-降低损失)
谷歌机器学习速成课程笔记 7(Training and Testing-训练集和测试集)
谷歌机器学习速成课程笔记 2(Framing-框架处理,问题构建)
谷歌机器学习速成课程笔记 15(Training Neural Networks -训练神经网络)
谷歌机器学习速成课程笔记 14(Introduction of Neural Network-神经网络简介)
全程中文:谷歌上线机器学习速成课程
今日推荐
周排行
成为C++高手之宏与枚举
在CAD二次开发中使用进度条
Js插件ECharts,HighCharts学习网址整理
Celery提交任务出错(on windows.)
cephfs内核客户端性能追踪
thinkphp中PHPExcel用法
EntityFramework动态组合多排序字段
汇编语言(八)实验9 根据材料编程
安装ubuntu后必须做的事情(对我而言)
JS函数式编程
每日归档
更多
2024-10-22(0)
2024-10-21(0)
2024-10-20(0)
2024-10-19(0)
2024-10-18(0)
2024-10-17(0)
2024-10-16(0)
2024-10-15(0)
2024-10-14(0)
2024-10-13(0)