回归模型评估

当我们训练一个机器学习模型时我们希望它能在未见过的新数据上表现良好。

模型评估帮助我们估计模型在未知数据上的泛化能力即它对新样本的预测能力。

1.1

ErrorRMSERMSE是一个衡量回归模型误差率的常用公式。

那么使用均方根误差求解得

在机器学习中拟合Fitting是指通过构建一个模型使其在训练数据上尽可能地拟合已知的输入与输出之间的关系。

当我们说一个模型拟合数据时意味着该模型能够通过学习训练数据中的模式和规律对未见过的数据做出准确的预测。

拟合的目标是找到一个能够最好地概括数据集特征的模型以便在新数据上表现良好。

这通常涉及选择合适的模型和调整模型的参数以使模型能够捕捉数据中的结构和趋势。

拟合的程度可以通过多种指标来衡量如均方误差Mean

Squared

模型评估用于评价训练好的的模型的表现效果其表现效果大致可以分为两类过拟合、欠拟合。

2.1

**欠拟合指模型在训练数据上表现较差不能很好地捕捉数据中的模式和结构。

**通常欠拟合发生在模型过于简单或不够复杂无法很好地拟合数据。

这样的模型在训练数据和测试数据上都表现不佳可能由于模型没有充分学习数据中的关键特征。

因为机器学习到的天鹅特征太少了导致区分标准太粗糙不能准确识别出天鹅。

欠拟合under-fitting模型学习的太过粗糙连训练集中的样本数据特征关系都没有学出来。

2.2

过拟合指模型在训练数据上表现非常好但在测试数据上表现较差。

这意味着模型在训练数据中学到了数据中的噪声和细微差异导致其对未知数据的预测性能下降。

过拟合通常发生在模型过于复杂或训练数据不足的情况下。

机器已经基本能区别天鹅和其他动物了。

然后很不巧机器已学到的天鹅图片全是白天鹅的会认为天鹅的羽毛都是白的以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅。

所以过拟合over-fitting)为所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越导致在测试数据集中表现不佳。

2.3

**适当拟合指模型在训练数据上表现良好并且在测试数据上也能够表现较好。

**这样的模型能够捕捉到数据中的关键模式和趋势能够很好地泛化到未见过的数据。

欠拟合

深度学习是机器学习的一种分支它是建立在人工神经网络Artificial

NeuralNetworks的基础上通过多层次的非线性变换来对数据进行建模和学习的一种算法技术。

深度学习的核心思想是模仿人脑的神经网络结构和工作原理。

它由多个称为层的神经网络组成每一层都包含许多神经元这些神经元相互连接并传递信息。

信息从输入层经过隐藏层最终到达输出层形成了一个端到端的数据处理流程。

在训练阶段深度学习模型通过输入训练数据并通过反向传播算法来不断调整网络的参数以最小化预测结果与真实标签之间的误差损失函数。

这个过程被称为训练模型其目的是使得模型能够对未见过的数据进行准确预测。

深度学习在机器学习领域取得了很大的成功尤其是在视觉、语音和自然语言处理等领域。

深度学习的强大之处在于它能够自动从原始数据中学习特征表示不需要手动提取特征。

这种自动化的特征学习使得深度学习模型能够处理非常复杂的任务如图像识别、语音识别、机器翻译等。

深度学习的发展受益于计算能力的提升和大规模数据集的可用性特别是图形处理单元GPU的广泛应用和云计算技术的普及。

这些技术为深度学习的训练提供了高效的计算平台并促进了深度学习在各个领域的应用和研究。

深度学习演示

链接:http://playground.tensorflow.org

在深度学习中网络结构由多个层次组成每个层次包含许多神经元。

这些层次是深度学习模型的核心组件负责对输入数据进行处理和转换最终得到输出结果。

3.1层次Layers

在深度学习中层次是神经网络的基本组成单位。

每个层次由若干神经元组成并负责执行特定的数据转换操作。

常见的层次类型包括

输入层Input

Layer位于输入层和输出层之间的层次用于进行非线性变换和特征提取。

深度学习中的深度即指隐藏层的层数。

输出层Output

Layer输出模型的预测结果通常对于分类任务是类别的概率分布对于回归任务是实数值。

3.2

神经元是构成神经网络的基本单元也被称为节点或单元。

每个神经元接收一组输入并通过权重和偏置进行计算然后将结果传递给下一层的神经元。

神经元之间的连接权重和偏置是模型的学习参数通过训练数据进行优化。

3.3

通过层次之间的连接和神经元之间的计算深度学习模型能够自动从数据中学习特征表示并用于各种任务如分类、回归、语义分割、图像生成等。