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吴恩达《Machine Learning Yearning》总结(21-30章)

21.偏差和方差举例 前提:对于人类而言,可以达到近乎完美的表现(即人类去做分类是误差可以接近0)。 (1)假设算法的表现如下:训练误差率:1%,开发误差率:11%;此时即为高方差(high variance),也被称为过拟合(overfitting)。 (2)假设算法的表现如下:训练误差:15&,开发误差率:16%;此时即为高偏差(high bias),也被称为欠拟合(underfitting)。 (3)假设算法的表现如下:训练误差:15%,开发误差率:30%;此时即为高偏差和高方差。 (4)假设算法的表现如下:训练误差:0.5%,开发误差率:1%;此时算法已经非常完美。 22.与最优误差率比较 举例:当一个连人类都很难完成(如很多噪音的语音识别)的分类任务,人类的误差率达到14%,此时最完美的误差为14%,该误差称为最优误差率,也称为贝叶斯错误率(Bayes error rate)。以上的最优错误率是可以确定的,但是有些问题如电影推荐,很难去确定其最优误差率是多少。 此时偏差和进一步细化:偏差=最优误差率+可避免偏差;其中可避免偏差高时才值得去优化。 23..处理偏差和方差...

吴恩达《Machine Learning Yearning》总结(31-40章)

31.解读学习曲线:其他情况 下图反映了高方差,通过增加数据集可以改善。 下图反映了高偏差和高方差,需要找到一种方法来同时减少方差和偏差。 32.绘制学习曲线 情况:当数据集非常小时,比如只有100个样本,这时绘制出来的学习曲线可能噪声非常大。 解决方法: (1)与其只使用10个样本训练单个模型,不如从你原来的100个样本中进行随机有放回抽样,选择几批(比如3-10)不同的10个样本进行组合。在这些数据上训练不同的模型,并计算每个模型的训练和开发错误,最终计算和绘制平均训练集误差和平均开发集误差。 (2)如果你的训练集偏向于一个类,或许它有许多类,那么选择一个“平衡”子集,而不是从100个样本中随机抽取10个训练样本。例如,你可以确保这些样本中的2/10是正样本,8/10是负样本。更常见的做法是,确保每个类的样本比例尽可能的接近原始训练集的总体比例。 33.为何与人类表现水平进行对比 对于人类擅长的事情,例如图像识别,语音识别等。 (1)易于从认为标签中获取数据。 (2)基于人类直接进行误差分析。 (3)使用人类表现水平来估计最优错误率,并设置可达到的“期望错误率”。 对于人类也不擅长...

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