06.3 已知点和新数据

内容与核心概念

前一页,从评价到职等决定。
复杂的曲线很可能重复训练点,而彼此之间则不甚相干。 因此,新数据的错误会被单独检查。
选择直线和分分点使看到简单数据的学习过程成为可能,核查答复不参与更正。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
你可以记住这些点,你不能预测它们之间的状况。
火车用于选择参数;验证用于选择学位、正规化和其他解决方案;测试用于选择后的最后评估。多重测试设置将它转化为另一种验证;预处理也由Tran教授:不可能事先计算规范。
D+1系数为:
y
^
(
x
)
=
∑
j
=
0
D
c
j
x
j
,
min
⁡
c
∥
X
c
−
y
∥
2
2
+
λ
∑
j
=
1
D
c
j
2
.
\hat y(x)=\sum_{j=0}^{D}c_jx^j,
\quad \min_c\|Xc-y\|_2^2+\lambda\sum_{j=1}^{D}c_j^2.
y
^
​
(
x
)
=
j
=
0
∑
D
​
c
j
​
x
j
,
c
min
​
∥
X
c
−
y
∥
2
2
​
+
λ
j
=
1
∑
D
​
c
j
2
​
.
这里 Xij=xij. Bias c0 不罚款。 随着度的增加, 函数的组合会扩大, 但找到的曲线可以开始跟随噪音。 当 > 0 得到价格时, 更高的系数会得到价格; 它不会神奇地消除所有的错误 。
在实验室中,8个固定列车点以y=x2+noise-sin(17x)的形式建成。估计有7个不同的验证点相对于 x2. 度1,2.7,噪音可以改变。
验证不参与系统的决定
这些数据是专门合成的,因此,这是对机制的证明,而不是对回归质量的统计研究。
手动反实例。
点( 1- 1)、( (1.1)) 被精确描述为常数 1 和 方形 x2 。 两种模型都有一个列车错误。 在验证点( 0) 上, 方差为 1 与 0 。 从零 列车误差中, 您无法在没有先决条件的情况下选择正确的继续 。
研究。
记录数据和噪音, 增加度。 写出错误和共同办公室。 然后减少噪音 。 “ 大模型总是更糟” 的结论是不正确的 : 结果取决于数据、 正规化和优化 。 小曲线也可能不合适 。
限制。
小脂肪用支线解析普通方程式;对于较大的 QR/SVD 任务,它通常更可持续。如果系统退出系统,就会显示错误,而不是任意的成功图形。
在审定设置之后,最后评估需要单独进行测试。
你如何比较不同类型的错误?这个问题如何继续?
第06章Python实例
学术基础