转自july算法班：
模型的状态分为过拟合和欠拟合
过拟合(overfitting/high variance) 高波动性
欠拟合(underfitting/high bias) 高偏差
模型的过拟合具有高波动性
知识图谱学习
比如给出一些样本点，需要在上面画画，第一张图毫无规律可寻，称为欠拟合。而中间图找出了一些样本点之间的关联性。最后一张图根据样本点画出了一只猫。我们称为过拟合。可以这样想，如果这些点只能画出猫是不是局限了我们想象力呢？难道不能画出一只仰头的兔子来吗？
所以我们要寻找的规律不是一种特殊的规律，而是一种普适的一般性的规律，它既对已知数据有较好的拟合对未知数据也没有较大的偏差性。
---模型状态验证工具：学习曲线
学习曲线
---不同模型状态的处理
---过拟合，找更多的数据来学习
---增大正则化系数
---减少特征个数（不太推荐）
注意：不要以为降维就可以解决过拟合的问题
----2. 欠拟合
-----找到更多特征
-----减小正则化系数
---线性模型的权重分析
----1.线性或者线性kernel的model
---Linear Regression
---Logistic Regression
---Linear SVM
------2. 对权重绝对值高/低的特征
---做更细化的工作
----特征组合
-----优化3之Bad-Case分析
1. 分类问题
----哪些样本分错了
----哪部分特征使得它分错了
----这些bad cases有没有共性？
-----是否还有没有挖掘出的特征
2. 回归问题
-----哪些样本预测结果差距大，为什么
------优化4之模型融合
1. 集体智慧
Bagging
随机森林
2. 一万小时定律
Adaboost（小学-初中-高中-大学-（硕士）-（博士））
梯度提升树（GBT）
Bagging
1. 模型很多时候效果不好的原因是因为过拟合
2. 如何缓解？
--每次少给一点样本集
---找不同的模型来做，然后综合一下答案（货比三家）
--算法：
1. 不用全部的数据集，每次有放回的抽取一个子集训练模型【可以降低噪声点对结果的影响】
2. 分类：用这些模型结果做一个vote
3. 回归：对这些模型的结果取平均
--用不同的算法：
用这些结果做vote或求平均
----AdaBoost
1.考得不好的原因？
---不够努力：重复迭代和训练
---时间分配要合理，要多做之前练习错的题：每次分配给分错的样本更高的权重
--不聪明，但是脚踏实地：最简单的分类器的叠加
Adaboost算法流程
AdaBoost模型权重相加
有可能会过拟合
解决：学习的时候不学所有的样本集和特征。减少树的深度
对错误值和噪声敏感
回归问题：GDT（梯度提升树）
梯度提升树（模型融合）
第二张图中所有绿色的点是红色的点对于粗糙的模型作差（残差）得到
不断地重复上述过程
提升得到
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