大数据集

在机器学习领域，流传着这样一句话：

It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.

所以商业社会中，互联网公司都不遗余力地先收集一波大数据再说，没有数据，再多的手段也是空谈。下图中，是一个区分容易混淆单词的机器学习案例，所采用的几种算法在训练样本提供的样本越来越多时，都表现得越来越优异：

什么时候采用大规模的数据集呢，一定要保证模型拥有足够的参数（线索），对于线性回归/逻辑回归来说，就是具备足够多的特征，而对于神经网络来说，就是更多的隐层单元。这样，足够多的特征避免了高偏差（欠拟合）问题，而足够大数据集避免了多特征容易引起的高方差（过拟合）问题。

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程序示例–异常检测异常检测模型提供了一般高斯分布模型和多元高斯分布模型.其中,多元高斯分布模型被限制到了同轴分布: # coding: utf8 # anomaly_detection/anoma ...
8.2 高斯分布模型-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
高斯分布模型我们已经知道,异常检测的核心就在于找到一个概率模型,帮助我们知道一个样本落入正常样本中的概率,从而帮助我们区分正常和异常样本. 高斯分布(Gaussian Distribution) 模 ...
8.1 概述-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
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4.6 大数据集-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

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