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TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样,选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说,增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型,而这需要更多数据才能有效地进行训练。

Matlab建立逻辑回归,决策树,SVM,KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

尽管对于较高的阈值,SVM可以产生更好的ROC值,但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线,这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。

如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题

当获得奇异拟合时,这通常表明模型过度拟合-也就是说,随机效应结构太复杂而无法由数据支持,这自然导致建议删除随机效应中最复杂的部分结构(通常是随机斜率)。这种方法的好处在于,它生成了一个更加简约的模型,但并没有过度拟合

R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例:广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析

本文为非人寿保险课程的一部分,该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究(2008)。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。

 
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