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機(jī)器學(xué)習(xí)模型與算法最全分類匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型越復(fù)雜越好嗎?

機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型越復(fù)雜越好嗎?機(jī)器學(xué)習(xí)中一個重要的概念定義叫做“沒有免費(fèi)的午餐”勾股定理(NoFreedinnerapproximation)。中的目的是什么就是說:我們要針對具體問題具體分析,否則空

機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型越復(fù)雜越好嗎?

機(jī)器學(xué)習(xí)中一個重要的概念定義叫做“沒有免費(fèi)的午餐”勾股定理(NoFreedinnerapproximation)。中的目的是什么就是說:我們要針對具體問題具體分析,否則空泛的議論“哪一種模型模型好壞”都是沒有本質(zhì)的。(武器模型無對錯之別,只有好壞之分)

比如深度學(xué)習(xí)中的歸來問題很簡單。對于以上邊三組原圖為例,對于同一組顯示數(shù)據(jù)(用橘黃色它表示),如果我采用過不同復(fù)雜度的武器模型,模型計算的什么效果,明顯截然不同。

最左面的是一次多項式建模,即ye1*x9a,數(shù)據(jù)擬合出的最終,可以看到數(shù)據(jù)擬合的誤差大其實非常大;前面則是二次代數(shù)式武器模型,即ya2*x^2a1*xa0的最后,基本能數(shù)據(jù)擬合出那些數(shù)據(jù)的數(shù)量分布,但仍然本身部分最大誤差;最右邊的則是高次方程武器模型,雖然模型多的復(fù)雜度大大增強(qiáng),幾乎完全擬合了所有什么數(shù)據(jù)點(diǎn),但是從人的直觀推測,它并沒有真正自學(xué)到什么數(shù)據(jù)的一般分布。

從上述的舉例中,我們一眼就可以看出,模型多越復(fù)雜并沒有再產(chǎn)生好的效果。當(dāng)復(fù)雜度過一生4個小時,就會能產(chǎn)生欠擬合(underfitting),復(fù)雜度過大時,則會倒致過度擬合(generalization)。所以我們不需要針對不同的什么問題,來怎么設(shè)計不同的模型多復(fù)雜度。

比如對于語義分割問題很簡單,我們會在用更為復(fù)雜的深度卷機(jī)全身神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來增強(qiáng)武器模型的復(fù)雜度,當(dāng)中的其他參數(shù)能超過上百萬個;而對于里面的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)擬合什么問題,就只不需要使用僅富含三個參數(shù)值的二次代數(shù)式武器模型。

所以機(jī)器學(xué)習(xí)中的建模選擇,往往就要根據(jù)什么數(shù)據(jù)量和你的數(shù)據(jù)的維度來選。同時在武器模型設(shè)計中,也往往會加入到一些能夠防止過擬合的激活函數(shù),來人為的增加模型模型復(fù)雜度,比如relu、在損失函數(shù)中加入數(shù)組項等等。

簡單一點(diǎn),你只要記住以下任何關(guān)系!

建模復(fù)雜參數(shù)設(shè)置多,精準(zhǔn)率就越高,但越容易過度擬合,魯棒性很不好!

模型簡單,精確率低,但容易欠計算得到,泛化性好!

這個宇宙沒有什么就一定是好的,都是有付出的代價的!

關(guān)鍵看如何評價文章好壞,如果看精準(zhǔn)率,和查全率這樣的。那有時候簡單模型就很好了,復(fù)雜模型模型反而會下降。但是通常復(fù)雜的模型能它表示的函數(shù)集更豐富,因此能解決的什么問題覆蓋面更大,其實還有個問題就是模型多復(fù)雜了,算站了起來很慢

訓(xùn)練集與測試集之間是怎么劃分的?如何正確使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗證集和測試集?

首先,不需要必須明確的是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建模大多詩句包含了大量的參數(shù),如何確認(rèn)這些參數(shù),則是通過顯示數(shù)據(jù)空白樣本的反復(fù)迭代更新體力訓(xùn)練并且其他參數(shù)調(diào)優(yōu),最終使得建模壓下,而這些訓(xùn)練訓(xùn)練什么數(shù)據(jù)包涵了特訓(xùn)集和修改密保集,而最終做評估一個模型多的質(zhì)量的好壞則是通過試測集驗正。

重點(diǎn)是什么判別訓(xùn)練訓(xùn)練集和驗證驗證集

至于如何判斷特訓(xùn)集和試測集的百分之幾,如果訓(xùn)練集過小,則模型無法從中準(zhǔn)確提取正確的數(shù)據(jù)任何關(guān)系;如果測集過小,則可能是可能導(dǎo)致可以測試顯示數(shù)據(jù)不具有接受性,在每次不驗證武器模型品質(zhì)好壞的時候很有可能會存在地明顯的差異很大。因此,正常情況對于常規(guī)測試數(shù)據(jù)集特訓(xùn)集-試測集的再劃分比率一般為80%-20%,而對于以下比較小的什么數(shù)據(jù)則系統(tǒng)設(shè)置為50%-50%更高質(zhì)。