
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)需要注意的內(nèi)容有很多,我們也在前面的文章中給大家介紹出了兩點(diǎn),講述了機(jī)器學(xué)習(xí)是由表示、評(píng)價(jià)、優(yōu)化組成以及泛化及其作用是十分重要的,在這篇文章中我們會(huì)繼續(xù)為大家介紹更多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)需要了解的注意事項(xiàng)。
在這篇文章中我們主要給大家介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)需要注意的內(nèi)容,那就是過(guò)擬合有多樣性。一般我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作的時(shí)候我們會(huì)常常遇到這樣一個(gè)問(wèn)題,那就是如果我們所擁有的知識(shí)和數(shù)據(jù)不足以完全確定正確的分類器,那該怎么辦?我們做出的很多決定都不是基于現(xiàn)實(shí)的,只是在數(shù)據(jù)中隨機(jī)編碼。這個(gè)問(wèn)題就是過(guò)擬合,這是機(jī)器學(xué)習(xí)的難題。當(dāng)學(xué)習(xí)者輸出的分類器在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上能達(dá)到100%準(zhǔn)確度,但在測(cè)試數(shù)據(jù)上卻只有一半的準(zhǔn)確率,而實(shí)際上它在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的輸出結(jié)果都能達(dá)到七成的準(zhǔn)確率,這就是我們所說(shuō)的過(guò)擬合。
機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合形式多種多樣,而且也不會(huì)立即變得明顯。理解過(guò)擬合的一種方法是將泛化誤差分解為偏差和方差。偏差是一種學(xué)習(xí)者傾向于不斷地學(xué)習(xí)同樣的錯(cuò)誤。而方差是學(xué)習(xí)隨機(jī)事物的傾向。線性學(xué)習(xí)者有很高的偏差,因?yàn)楫?dāng)兩個(gè)類之間的邊界不是一個(gè)超平面的時(shí)候,學(xué)習(xí)者就無(wú)法歸納它。決策樹(shù)不存在這個(gè)問(wèn)題,因?yàn)樗鼈兛梢员硎救魏尾紶柡瘮?shù),但另一方面,它們可能會(huì)受到高方差的影響,那就是由相同現(xiàn)象產(chǎn)生的不同訓(xùn)練集的決策樹(shù)通常是非常不同的,實(shí)際上它們應(yīng)該是一樣的。而交叉驗(yàn)證可以幫助對(duì)抗過(guò)擬合,我們可以通過(guò)使用它來(lái)選擇決策樹(shù)的最佳大小來(lái)學(xué)習(xí)。它不是萬(wàn)金油,因?yàn)槿绻覀冇盟鼇?lái)做太多的參數(shù)選擇,它本身就會(huì)開(kāi)始過(guò)擬合。當(dāng)然除了交叉驗(yàn)證,還有很多方法可以對(duì)抗過(guò)度擬合。最受歡迎的是在評(píng)價(jià)函數(shù)中添加一個(gè)正則化項(xiàng)。在添加新結(jié)構(gòu)之前執(zhí)行像卡方這樣的統(tǒng)計(jì)顯著性測(cè)試,以確定這個(gè)類的分布是否真的不同于這種結(jié)構(gòu)。當(dāng)數(shù)據(jù)非常稀缺時(shí),這些技術(shù)尤其有用。雖然如此,我們應(yīng)該對(duì)某種技術(shù)能解決所有過(guò)度擬合問(wèn)題的說(shuō)法表示懷疑。
在這篇文章中我們給大家詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中過(guò)擬合形式的知識(shí),從這篇文章中我們不難發(fā)現(xiàn)過(guò)擬合是有多種多樣的,而正是由于多種多樣的過(guò)擬合我們才能夠解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的很多問(wèn)題,我們要注意這些內(nèi)容。
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