• 独家 | 浅析机器学习中的自由度

    在机器学习中,自由度可以指模型中的参数数量,例如线性回归模型中的系数数量或深度学习神经网络中的权重数量。其中值得关注的地方在于,如果机器学习模型中存在过多的自由度,那么这个模型将会过拟合训练集,这是统计学上的普遍认识。在本文中,你将进一步了解统计学和机器学习中的自由度。机器学习中的自由度在预测建模中,自由度通常是指模型中从数据估计的参数数量。负自由度是有效的。---《深度神经网络的自由度》2016因此,统计学家和机器学习从业人员开始倾向于不再使用自由度来表示模型复杂性,以及不用其并判断是否会过拟合。
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