Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
Génération de l'aperçu...
Tài liệu ghi chú bài giảng môn Machine Learning của Sebastian Raschka tại Đại học Wisconsin-Madison, trình bày về đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling.
Description
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 9 Model Evaluation 2: Confidence Intervals and Resampling Techniques 9.1 Introduction: Essential Model Evaluation Terms and Techniques . . . . . . . 9.1.1 1 1 Performance Estimation: Generalization Performance Vs. Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Assumptions and Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Resubstitution Validation and the Holdout Method . . . . . . . . . . . . . . . 5 9.2.1 Stratification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Holdout Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 9.3.1 Pessimistic Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 9.4 Confidence Intervals via Normal Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 9.5 Overview of the Next Sections on Resampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 9.6 Resampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 9.7 Repeated Holdout Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 9.8 The Bootstrap Method and Empirical Confidence Intervals . . . . . . . . . . 14 9.9 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 9.1.2 9.2 9.3 STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 9 Model Evaluation 2: Confidence Intervals and Resampling Techniques 9.1 Introduction: Essential Model Evaluation Terms and Techniques Machine learning has become a central part of our life – as consumers, customers, and hopefully as researchers and practitioners. Whether we are applying predictive modeling techniques to o
Résumé IA
- Nom du document
- Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- École / Cours
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- Contenu
- Tài liệu này trình bày các phương pháp đánh giá mô hình học máy, bao gồm các khái niệm cơ bản, phương pháp giữ lại, và các kỹ thuật lấy mẫu lại nâng cao như bootstrap. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá hiệu suất để đảm bảo mô hình khái quát hóa tốt trên dữ liệu chưa thấy.
- Table des matières
- 9 Model Evaluation 2: Confidence Intervals and Resampling Techniques
- 9.1 Introduction: Essential Model Evaluation Terms and Techniques
- 9.1.1 Performance Estimation: Generalization Performance Vs. Model Selection
- 9.1.2 Assumptions and Terminology
- 9.2 Resubstitution Validation and the Holdout Method
- 9.2.1 Stratification
- 9.3 Holdout Validation
- 9.3.1 Pessimistic Bias
- 9.4 Confidence Intervals via Normal Approximation
- 9.5 Overview of the Next Sections on Resampling
- 9.6 Resampling
- 9.7 Repeated Holdout Validation
- 9.8 The Bootstrap Method and Empirical Confidence Intervals
- 9.9 Conclusions
- Pages
- 20 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 20 pages, pour le cours Machine learning. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
Génération de l'aperçu...
STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 Contents 9 Model Evaluation 2: Confidence Intervals and Resampling Techniques 9.1 Introduction: Essential Model Evaluation Terms and Techniques . . . . . . . 9.1.1 1 1 Performance Estimation: Generalization Performance Vs. Model Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Assumptions and Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Resubstitution Validation and the Holdout Method . . . . . . . . . . . . . . . 5 9.2.1 Stratification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Holdout Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 9.3.1 Pessimistic Bias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 9.4 Confidence Intervals via Normal Approximation . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 9.5 Overview of the Next Sections on Resampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 9.6 Resampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 9.7 Repeated Holdout Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 9.8 The Bootstrap Method and Empirical Confidence Intervals . . . . . . . . . . 14 9.9 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 9.1.2 9.2 9.3 STAT 479: Machine Learning Lecture Notes Sebastian Raschka Department of Statistics University of Wisconsin–Madison http://stat.wisc.edu/∼sraschka/teaching/stat479-fs2018/ Fall 2018 9 Model Evaluation 2: Confidence Intervals and Resampling Techniques 9.1 Introduction: Essential Model Evaluation Terms and Techniques Machine learning has become a central part of our life – as consumers, customers, and hopefully as researchers and practitioners. Whether we are applying predictive modeling techniques to o
Lire le document entier
- Nom du document
- Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- École / Cours
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- Contenu
- Tài liệu này trình bày các phương pháp đánh giá mô hình học máy, bao gồm các khái niệm cơ bản, phương pháp giữ lại, và các kỹ thuật lấy mẫu lại nâng cao như bootstrap. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá hiệu suất để đảm bảo mô hình khái quát hóa tốt trên dữ liệu chưa thấy.
- Table des matières
- 9 Model Evaluation 2: Confidence Intervals and Resampling Techniques
- 9.1 Introduction: Essential Model Evaluation Terms and Techniques
- 9.1.1 Performance Estimation: Generalization Performance Vs. Model Selection
- 9.1.2 Assumptions and Terminology
- 9.2 Resubstitution Validation and the Holdout Method
- 9.2.1 Stratification
- 9.3 Holdout Validation
- 9.3.1 Pessimistic Bias
- 9.4 Confidence Intervals via Normal Approximation
- 9.5 Overview of the Next Sections on Resampling
- 9.6 Resampling
- 9.7 Repeated Holdout Validation
- 9.8 The Bootstrap Method and Empirical Confidence Intervals
- 9.9 Conclusions
- Pages
- 20 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Eval algo notes (11) (Các kiểm định thống kê và so sánh thuật toán) - Sebastian Raschka
Refresher probabilities statistics (Xác suất và thống kê cho Machine Learning) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Ensembles notes (07) (Các phương pháp học ensemble) - Sebastian Raschka
Super cheatsheet machine learning (Khái niệm và công thức chính trong học máy) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Cheatsheet Deep Learning (Khái niệm chính về học sâu) - Afshine Amidi and Shervine Amidi
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !