特征值缩放和过拟合与欠拟合的最low解法

原創 ynztpwy 2018-09-03 08:54

特征值缩放：

例子：有一个feature序列，x1基本大于10000，x2都是小于0.01的数，这样可能需要花很长时间才能收敛，解决办法就是特征值缩放

这样可以将数据控制在【-1,1】的区间内

过拟合问题和欠拟合问题都是由于特征值没有选好或者样本太少引发的

过拟合的最简单解决方法：删除无用特征，选取更简单的拟合函数

欠拟合解决办法：增加核心特征，选取复杂函数

發表評論
所有評論
還沒有人評論，想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章

「机器学习_8」Bag-of-Words

                      Bag-of-Words 1.文字問題 2. 什麼是Bag-of-Words(具體例子） 3. 侷限性   1.文字問題 文本建模的一個問題是它很雜亂，機器學習算法之類的技術更喜歡定義明確的

qq_36098284 2020-07-08 11:01:54

回归损失函数：L1 Loss, L2 Loss, Smooth L1 Loss

講解的很清楚： https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html

CVsaber 2020-07-08 10:39:04

感知机中的关键问题：点到平面的距离，和梯度更新的符号

感知機的原理、以及學習方法，還是比較簡單的，參考： https://www.pkudodo.com/2018/11/18/1-4/ 但其中有2點關鍵，不是特別好理解： 1、關於點到平面的距離： 參考：https://www.jian

FlyingPie 2020-07-08 10:27:04

变身漫画道具玩了没？这样的 AI 人像特效机器学习服务帮你实现

近期，抖音上一款 “變身漫畫” 的特效刷爆“我的關注”，二次元漫畫樣式的畫風更是讓大家欲罷不能。從明星到路人，從大朋友到小朋友紛紛參與其中，抖音 App 中“變身漫畫”話題頁顯示約有 1851 萬餘人使用該道具。 如今，此類視頻 / 圖片

Yao 2020-07-14 12:03:51

深度学习_目标检测_FPN论文详解

FPN的創新點 多層特徵 特徵融合 解決了目標檢測中的多尺度問題，通過簡單的網絡連接改變，在基本不增加原有模型計算量的情況下，大幅度提升小物體（small object）的檢測性能。 在物體檢測裏面，有限計算量情況下，網絡的深

CV-GANRocky 2020-07-08 11:57:07

深度学习_目标检测_“YOLOv5”详解（持续更新）

YOLOv5可以方便的進行工程化部署： YOLOv5（PyTorch）−>ONNX−>CoreML−>iosYOLOv5（PyTorch） -> ONNX -> CoreML -> iosYOLOv5（PyTorch）−>ONNX

CV-GANRocky 2020-07-08 11:57:07

分类问题中的决策面画法 (直观理解plt.contour的用法)

摘要 通過分類問題中決策面的繪製過程直觀理解matplotlib中contour的用法，主要包括對 np.meshgrid 和plt.contour的直觀理解。 前言 分類問題中，我們習慣用2維的dmeo做例子，驗證算法的有效性。

张王李刘赵孙杨 2020-07-08 11:10:55

KNN算法 第二章 Pandas & sklearn 机器学习实战 Machine Learning in action

本專欄計劃藉助Pandas與sklearn重新實現書中的實戰案例。 k-近鄰算法1. KNN算法流程2. KNN改進約會網站的配對效果2.1 數據準備：從文本中解析數據2.2 數據可視化：散點圖2.3 數據處理：歸一化數值2.4

RPG_Zero 2020-07-08 11:09:44

[R]聚类算法:k-means模组

延伸<[Excel]k-means聚類算法的應用，以評價現有供應商的水平為例。>文章，同時恰巧在圖書館看到一本R語言機器學習書籍，因此正好可進一步瞭解如何用R語言來實現k-means算法和應用，一併將k-means模組建立起來，做為未來參

Learn-Share_HY 2020-07-08 10:38:53

python--内置函数

1、python內置函數： 類型轉換 數學運算 常用     int() max() all() range() help() float() min() any() set() format() long() sum() type()

沸点数据 2020-07-08 10:38:40

吴恩达机器学习课程思维导图

Github上黃博整理的吳恩達機器學習課程的資料，用xmind轉化成思維導圖，方便查看和記憶。 參考自：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

阔岩 2020-07-08 09:20:14

机器学习笔记(七)--理解batch_dot函数

在keras中有batch_dot函數，用於計算兩個多維矩陣，官方註釋如下： def batch_dot(x, y, axes=None): """Batchwise dot product. `batch_dot`

LawGeorge 2020-07-08 09:20:14

置信学习：让样本中的“脏数据“原形毕露

在實際工作中，你是否遇到過這樣一個問題或痛點：無論是通過哪種方式獲取的標註數據，數據標註質量可能不過關，存在一些錯誤？亦或者是數據標註的標準不統一、存在一些歧義？特別是badcase反饋回來，發現訓練集標註的居然和badcase一樣？如下

hellozhxy 2020-07-08 09:16:27

simple faster rcnn解读 一

一:代碼框架和跑通simple faster rcnn遇到的問題 代碼選擇：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch； 本文主要是自己將代碼跑通中遇到的問題以及代碼解讀

charleswangzi 2020-07-08 09:02:08

决策树python实现（ID3 和 C4.5）

最近在看機器學習實戰，記錄一些不寫代碼，真的很難發現的問題。 ID3代碼見github ID3的問題： 1、從信息增益的計算方法來看，信息增益無法直接處理連續取值的的屬性數據，只能處理離散型的數據。 2、信息增益的計算方法需要對某

wf592523813 2020-07-08 08:32:14