训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石
在机器学习中，为了评估模型的性能，我们通常会将数据集划分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。这种划分有助于我们更好地理解模型在不同数据上的表现，并据此调整模型参数，避免过拟合和欠拟合。本文将详细介绍这三个集合的作用，并通过代码演示如何进行数据集的划分。 目录 一、训练集、验证集与测试集的作用 二、为什么...
【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石
引言: 在机器学习的世界里，数据是驱动模型训练和性能提升的核心要素。 而在这浩渺的数据海洋中，样本、特征和标签无疑构成了最为关键的三大基石。它们相互关联、相互作用，共同构建起了智能模型的骨架和灵魂。 本文将深入探讨样本、特征和标签的概念、重要性及其在机器学习中的协同作用，旨在帮助读者更好地理解它们对于构建高效、准确的机器学习模型所起到的关键作用。 ...
干货 | 林轩田机器学习「基石+技法」历史文章汇总
台湾大学林轩田机器学习经典课程：「机器学习基石」和「机器学习技法」。课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面，还包括了机器学习一些经典算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。如果你对我的文章和内容有什么想法和建议的话，欢迎在文章底部直接留言或直接在公众号交流，我会尽量及时回复ÿ...
干货|机器学习基石精选文章链接
下面这部分内容列出了机器学习基石的精选文章。包括什么时候机器能够学习？为什么机器能够学习？机器如何进行学习？机器如何更好地学习？四个方面。如果你对我的文章和内容有什么想法和建议的话，欢迎在文章底部直接留言或直接在公众号交流，我会尽量及时回复！期待与你的探讨，共同学习，共同...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记16（完结） -- Three Learning Principles
1Occam’s Razor奥卡姆剃刀定律（Occam’s Razor），是由14世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam，约1285年至1349年）提出。奥卡姆（Ockham）在英格兰的萨里郡，那是他出生的地方。他在《箴言书注》2卷15...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记15 -- Validation
1Model Selection Problem机器学习模型建立的过程中有许多选择，例如对于简单的二元分类问题，首先是算法A的选择，有PLA，pocket，linear regression，logistic regression等等；其次是迭代次数T的选择，有100，1...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记14 -- Regularization
1. Regularized Hypothesis Set先来看一个典型的overfitting的例子：如图所示，在数据量不够大的情况下，如果我们使用一个高阶多项式（图中红色曲线所示），例如10阶，对目标函数（蓝色曲线）进行拟合。拟合曲线波动很大，虽然Ein...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记13 -- Hazard of Overfitting
上节课我们主要介绍了非线性分类模型，通过非线性变换，将非线性模型映射到另一个空间，转换为线性模型，再来进行分类，分析了非线性变换可能会使计算复杂度增加。本节课介绍这种模型复杂度增加带来机器学习中一个很重要的问题：过拟合（overfitting）。一、What is Overfittin...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记12 -- Nonlinear Transformation
一、Quadratic Hypothesis之前介绍的线性模型，在2D平面上是一条直线，在3D空间中是一个平面。数学上，我们用线性得分函数s来表示：。其中，x为特征值向量，w为权重，s是线性的。线性模型的优点就是，它的VC Dimension比较小，保证了Ein≈Eout...
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记11 -- Linear Models for Classification
上一节课，我们介绍了Logistic Regression问题，建立cross-entropy error，并提出使用梯度下降算法gradient descnt来获得最好的logistic hypothesis。本节课继续介绍使用线性模型来解决分类问题。一、Linear Models for Binary Classification之前介绍几种线性模型...
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