Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- 페이지 수
- 20
- 형식
- 크기
- 857 KB
- 연도
- 2018
- Trường
- University Wisconsin-Madison
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
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.
- 문서명
- Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- 학교 / 강의
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 20 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
Trích nội dung tài liệu
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
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 20페이지입니다, Machine learning 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
미리보기 생성 중...
Trích nội dung tài liệu
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
- 문서명
- Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- 학교 / 강의
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 20 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
Trees notes (06) (Cây quyết định trong Máy học) - Sebastian Raschka
Feat extract slides (14) (Giảm chiều dữ liệu, tập trung vào trích xuất đặc trưng) - Sebastian Raschka
Eval intro slides (08) (Đánh giá mô hình, overfitting và underfitting, phân rã bias-variance trong Máy học) - Sebastian Raschka
Machine learning tips and tricks (Tổng hợp mẹo về học máy)
Eval algo notes (11) (Các kiểm định thống kê và so sánh thuật toán) - Sebastian Raschka
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
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
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!