【吴恩达机器学习】第11章 应用机器学习的建议

应用机器学习的建议

如何改进算法

• 更多的训练数据不一定有效
• 尝试更小的特征
• 增加特征
• 增加多项式特征
• 尝试不同的正则化系数

以上方法可能并不是一些很有效的方法

如何评价和诊断一个机器学习系统，可以极大地提高改进算法的效率。

评估假设

如何防止过拟合与欠拟合的问题

将数据分割为训练集与测试集，统计测试集的预测错误以此对假设进行评估

模型选择和训练、验证、测试集

如何确定模型中参数$heta$以及KaTeX parse error: Undefined control sequence: d at position 1: ̲d̲(表示特征的最大维数)

将以上10个模型的$heta$在测试集上进行评估，选择最好的哪个模型即确定模型的参数$d$，但方式中模型的参数$d$是由测试集选择出来的，不能依然用该测试集评估该模型的泛化能力。

解决方式：将数据由2类分为3类，即训练集、验证集（交叉验证集）与测试集，比例为0.6 ：0.2 : 0.2.

当需要选择模型时，使用验证集来对模型选择，测试集用于评价模型的泛化能力。

诊断偏差与方差

弄清楚是过拟合问题还是欠拟合问题，还是与两个都存在关系，这一点很重要。

两种错误：

• Training error
• Cross validation error

欠拟合与过拟合

• Training error 与 Cross validation error都高时，可能为欠拟合
• Training error 低，但Cross validation error高时，可能为过拟合
  

正则化和偏差、方差

训练误差/交叉验证误差与正则化系数$gamma$的关系。

学习曲线

测试样本大小与测试误差/交叉验证误差

• 测试误差随样本大小增大而增大
• 交叉验证误差随样本大小增加而减小
  

决定接下来做什么

哪些改进方式是有效的，而哪些是效率低下的。

改进方式：

• Get more training example -> fix high variance(高方差，泛化能力差）
• Try smaller sets of features -> fix high variance
• Try getting additional features -> fix high bias
• Try adding polynomial features -> fix high bias
• Try decrease $gamma$ -> fix high bias
• Try increasing $gamma$ -> fix high variance

Neural networks and overfitting
通过交叉验证集选择variance更低的神经网络模型。