读童话的狼
2020-04-01 阅读量: 4447
while 判断条件:
循环体else:
语句块
执行过程:循环正常结束之后[未使用break跳出循环],会执行else语句,若是非正常执行结束,则跳过else语句
for 变量 in 序列:
执行过程:先执行for循环,循环正常结束则执行else下面的语句块,否则不执行
在python中,与if分支语句不同的是,for循环与while循环正常执行完毕后,才会执行else语句。否则不执行。
原问题:为什么for 与else有相同的缩进而没有报错?
损失函数(Loss Function )是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。代价函数(Cost Function )是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。目标函数(Object Function)定义为:最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险(也就是Cost Function + 正则化项)。PS:关于目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别:目标函数是
自助法验证不管是 Holdout 检验还是交叉检验 , 都是基于划分训练集和测试集的方法进行模型评估的 。 然而,当样本规模比较小时,将样本集进行划分会让训练集进一步减小 ,这可能会影响模型训练效果。有没有能维持训练集样本规模的验证方法呢?自助法可以比较好地解决这个问题 。自助法是基于自助采样法的检验方法 。 对于总数为 n 的样本集合 ,进行 n 次有放回的随机抽样 ,得到大小为 n 的训练集
留一验证:每次留下1个样本作为验证集, 其余所有样本作为测试集 。样本总数为 n ,依次对 n 个样本进行遍历,进行 n次验证 ,再将评估指标求平均值得到最终的评估指标 。 在样本总数较多的情况下,留一验证法的时间开销极大 。 事实上,留一验证是留 p 验证的特例 。 留 p 验证是每次留下 p 个样本作为验证集,而从 n 个元素中选择 p 个元素有C种可能, 因此它的时间开销更是远远高于留一验证