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过拟合和欠拟合

本文首发自公众号:RAIS ​前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 构建复杂的机器学习算法 上一篇文章中我们介绍了什么叫做机器学习算法极其具体的定义和所关心的问题,比较简单,接下来的文章我们将介绍一些设计学习算法的基本准则。 误差 泛化:机器学习的目的是在新的输入上具有良好的表现,而不是已有的数据,这很好理解,在新的数据上表现良好的能力叫做 泛化。 在机器学习中,总是存在误差的,百分之百的确定的事件已经不是机器学习研究的范围了。既然如此,就一定存在误差,训练过程在训练集上误差称作 训练误差,泛化后的在新的输入上的误差称为 泛化误差 或 测试误差。我们都希望误差尽可能的小,并且相比较而言泛化误差减小更重要(毕竟解决问题才是最重要的)。 这里会遇到一个问题就是我们往往只能得到训练数据集,没有什么好的办法提前获取模型交付生产环境后所新输入的数据,针对这样的问题,我们往往在收集统计训练数据时,尽量接近实际生产环境,并且假设数据之间是 独立同分布 的,称为 数据生成分布,基于这样的原因,我们会假设训练误差和测试误差两者的期望是一样的。因此...

干货|漫画算法:LRU从实现到应用层层剖析(第一讲)

今天为大家分享很出名的LRU算法,第一讲共包括4节。 LRU概述 LRU使用 LRU实现 Redis近LRU概述 第一部分:LRU概述 LRU是Least Recently Used的缩写,译为最近最少使用。它的理论基础为“最近使用的数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的数据大概率在未来很长一段时间仍然不会被使用”由于该思想非常契合业务场景 ,并且可以解决很多实际开发中的问题,所以我们经常通过LRU的思想来作缓存,一般也将其称为LRU缓存机制。因为恰好leetcode上有这道题,所以我干脆把题目贴这里。但是对于LRU而言,希望大家不要局限于本题(大家不用担心学不会,我希望能做一个全网最简单的版本,希望可以坚持看下去!)下面,我们一起学习一下。 题目:运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作:获取数据 get 和 写入数据 put 。 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在,则写入其数据...

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