Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
正在生成预览...
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.
描述
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
AI 摘要
- 文档名称
- Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- 学校 / 课程
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- 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.
- 目录
- 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
- 页数
- 20 页
- 上传者
- Uni24h
常见问题
此文档免费吗？
是的。“Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka”是免费的 — 只需登录并点击“下载”即可获取原始文件。
这份文档有多少页？
该文档共有 20 页，适用于课程 Machine learning。您可以在下载前进行在线预览。
我可以在下载前预览吗？
是的。您可以通过在线阅读器直接在本页面预览此文档，然后再决定是否下载。
Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
正在生成预览...
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
阅读全文
- 文档名称
- Eval ci notes (09) (Đánh giá mô hình, khoảng tin cậy và kỹ thuật resampling) - Sebastian Raschka
- 学校 / 课程
- University Wisconsin-Madison · Machine learning
- 内容
- 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.
- 目录
- 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
- 页数
- 20 页
- 上传者
- Uni24h
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！
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
评论 (0)
暂无评论。快来抢沙发吧！