《机器学习》模型评估与选择

很幸运能遇到一帮志同道合的朋友,一起学习,探索知识的海洋。最近,我们一起在研读《机器学习》周志华老师的西瓜书。

本篇的分享是关于第二章的内容——模型评估与选择,由强和程两位提供。由于强的文字稿暂且不在我这里,故而先分享程的slides。程所讲解的内容是2.4-2.5节,这两节的内容,我自己看的时候并没有太理解。而程通过不断地学习、查资料、整理,思路非常清晰地为我们讲解了这部分内容,据他自己说每天学习到深夜2点多。哇哦,鼓掌不容易哇。那么,接下来让我们看一看slides。以下所有slides的著作权是程的哈,如果大家看了之后有所启发和收获,打赏我的,我会转给他们哈~

首先程带着我们回顾了以下2.1-2.3节的内容。

随后,便开始了较难的部分2.4比较验证。通过先介绍几种分布,理解了部分公式后,再对比较验证方法进行对比,最后对每一个方法详细介绍和阐述。总分的思路清晰,且变得能理解了。总而言之,比较验证的方法提供了比较各个算法之间的泛化性能,而非测试集上的性能。

最后是2.5偏差和方差:主导因素是偏差时,欠拟合;主导因素是方差时,过拟合。

其实,他讲解的比ppt上罗列出来的要多的多,相信当时在场的每位小伙伴都有自己的收获。

据说,有必要在最后放上一个二维码,这样方便大家关注

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