机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标
对于机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样，注重算法的实现，但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法，还有一些其他的知识需要我们去注意。
上一篇文章介绍了性能评估标准，但如何进行模型评估呢，如何对数据集进行划分出训练集、验证集和测试集呢？如何应对可能的过拟合和欠拟合问题，还有超参数的调优，如何更好更快找到最优的参数呢？
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原文：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40680687 学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求
Chapter 20、Bias and Variance: The two big sources of error(偏差和方差是误差的两大来源)
现在机器学习应用越来越流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。
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如果已经创建好了一个机器学习的模型，当我们训练之后发现还存在很大的误差，下一步应该做什么呢？通常能想到的是：
本文以Bremen大学机器学习课程的教程为基础的。总结了使用机器学习解决新问题的一些建议。包括： 可视化数据的方法 选择一个适合当前问题的机器学习方法 鉴别和解决过拟合和欠拟合问题 处理大数据库问题（
对于一个机器学习工程而言，我们可以选择的模型众多，就之前的章节，我们已经可以选择：
Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bi
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