目录 引言名词替代影响模型偏差和方差的因素1.多项式阶数2.正则化参数 判断是否有高偏差或高方差1.方法一：建立性能基准水平2.方法二：建立学习曲线 解决线性回归高偏差或高方差解决神经网络的高偏差或高方差1.回顾机器学习问题2.神经网络高方差和高偏差3.神经网络正则化 神经网络如何正则化总结 引言 机器学习系统开发的典型流程是从一个想法开始，然后训练模型。初次训练的结果通常不理想

2019/04/21 引言 前几天的时候，在吴恩达的那本机器学习书上看到了这个内容，联想到最近在做的这个实验，的确是那种过拟合的趋势，所以就想着把这个部分来学习一下，然后找到解决方案来缓解我这边的这个症结。 初步的学习 （前端时间也说了，我记笔记一直是按照资源管理的方式来记录的，这样不好，应该记下来自己的见解 2019/04/21） 在以往教科书式的学习过程中，我们都被图1、图2这种形式被

一、log文件的获取 默认，我们在终端上输入模型训练指令，训练的log信息会输出在标准输出也即屏幕上，我们要想查看某一步的信息需要滚动滑动条来查看，在终端中查看。可通过下面的方式来将log信息以文件的形式保存到指定位置。 自己写一个脚本文件，把训练的各种参数都加在里面。 #!/usr/bin/env shset -eTOOLS=./build/tools$TOOLS/caffe tr

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import ShuffleSplit from sklearn.model_selection import learning_curvefrom sklearn.neighbors import

获得训练日志文件及在windows下绘制学习曲线： http://blog.csdn.net/dataningwei/article/details/69844235 1.训练的时候要保存到log.txt文件里,就是在setup_train.bat文件后面加上   >>test.txt 2>&1 2.将log.txt,extract_seconds.py和parse

学习曲线是一种图形化工具，用于展示模型在训练集和验证集（或测试集）上的性能随着训练样本数量的增加而如何变化。它可以帮助我们理解模型是否受益于更多的训练数据，以及模型是否可能存在过拟合或欠拟合问题。学习曲线的x轴通常是训练样本的数量或训练迭代的次数，y轴是模型的性能指标，如准确率或损失函数的值。 - 如果模型在训练集上的性能随着训练样本数量的增加而提高，但在验证集上的性能提高不明显或者

封面图片：《Python程序设计实验指导书》（ISBN：9787302525790），董付国，清华大学出版社 图书详情（京东）： 本书81个实验项目可与董付国老师的《Python程序设计（第2版）》、《Python程序设计基础（第2版）》、《Python程序设计基础与应用》、《Python程序设计实例教程》等教材配合使用，用书老师可以联系董老师获取配套源码和测试数据文件。 ===========

threshold参数的意义是通过筛选掉低于threshold的参数，来对逻辑回归的特征进行降维。 首先导入相应的模块： from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LRfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.model_selection im