特征缩放 Feature scaling特征缩放还有另外一个名字, 叫做标准化. 标准化能够尽可能的使得模型快速收敛, 如果某个特征的方差比别的特征大几个数量级的话, 用距离度量的算法就会受到非常大的影响, 比如神经网络, SVM, 逻辑回
2020-08-03
机器学习之模型选择模型选择 Model Selection过拟合和欠拟合 Overfitting and Underfitting这个其实非常好解释, 就放在一起说了. 过拟合就像是平时做很多作业题但是却不会考试的学生, 一到考试就拉胯, 但是平时作业写得很
2020-08-02
机器学习之损失函数损失函数 Loss function损失函数是用来度量模型当前预测状况与损失目标的差距的函数. 均方误差 MSE也称为平方损失, L2损失, 均方误差(Mean Squared error). 有时候人们也直接将其开根号称为RMSE, 这样
2020-08-01
机器学习之评估指标评估指标 Metrics混淆矩阵 Confusion Matrix对于简单的二分类情况, 混淆矩阵就是如下形式: 混淆矩阵把数据和模型预测情况分为四类: 真实值是positive, 模型认为是positive的数量(True Positi
2020-07-31