task03专题
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DataWhale-西瓜书+南瓜书-第4章决策树学习总结-Task03-202110
4.1 决策树的基本流程 4.2 划分选择 4.2.1 信息增益 “信息熵”是度量样本集合纯度最常用的一种指标。 信息增益定义为： 一般而言，信息增益越大，则意味着使用某属性进行划分所获得的纯度提升越大。 4.2.2 增益率 信息增益偏好
DataWhale-树模型与集成学习-Task03-集成模式-202110
一、侧边栏练习题 1. 练习1 解答： 由于是白噪声，所以 最后一项推导如下： 根据上面的推导，很容易看出第四个等号成立。 2. 练习2 解答： (1)
新闻推荐task03-转载
多路召回 所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可
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Task03：偏差与方差理论
文章目录 优化基础模型方差与偏差方差偏差： 特征提取压缩估计(正则化）降维 对模型超参数进行调优(调参) 优化基础模型 方差与偏差 偏差度量的是单个模型的学习能力，而方差度量的是同一个模型在不同数据集上的稳定性。 好的泛化性能，则需使偏差较小，即能够充分拟合数据，并且使方差较小，即使得数据扰动产生的影响小。 方差 测试均方误差呈U形（表明了在测试均方误差中两种力量在博弈）
集成学习（上）Task03：掌握偏差与方差理论
集成学习（上）Task03：掌握偏差与方差理论 1 偏差-方差的权衡1.1 背景1.2 偏差-方差权衡的理论基础1.3 偏差-方差平衡的具体方法1.3.1 特征提取法1.3.2 压缩估计法1.3.3 降维的方法 引入偏差和方差理论的背景：我们希望建立的机器学习模型在测试数据上表现优异，而不是训练集。 1 偏差-方差的权衡 1.1 背景 当我们的模型的训练均方误差达
集成学习task03-偏差、方差理论、特征提取和模型超参数调优
一、训练均方误差与测试均方误差 均方误差： M S E = 1 N ∑ i = 1 N ( y i − f ^ ( x i ) ) 2 MSE = \frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^{N}(y_i -\hat{ f}(x_i))^2 MSE=N1i=1∑N(yi−f^(xi))2，其中 f ^ ( x i ) \hat{ f}(x_i) f^(xi)是样本
Datawhale集成学习学习笔记——Task03偏差和方差理论
偏差和方差理论 偏差和方法理论作业参考 偏差和方法理论 训练均方误差与测试均方误差: 一个模型的训练均方误差最小时, 不能保证测试均方误差同时很小 偏差-方差的权衡 E ( y 0 − f ^ ( x 0 ) ) 2 = Var ( f ^ ( x 0 ) ) + [ Bias ( f ^ ( x 0 ) ) ] 2 + Var ( ε ) E\left(y_{
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task03 利用卷积神经网络建立字符识别模型
在前面的章节，讲解了赛题的背景知识和赛题数据的读取。本章开始构建一个字符识别模型，基于对赛题理解本章将构建一个定长多字符分类模型。 3.1 卷积神经网络-- CNN介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，C