过拟合

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

七.正则化

从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合

愿风去了·2024-09-15 21:11

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

惩罚线性回归模型

惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体，它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项，以防止模型过拟合数据。

媛苏苏·2024-09-12 01:31

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

遗传进化算法进行高效特征选择

使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。

广东数字化转型·2024-09-03 05:08

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

本文将深入探讨GRU中的调参技巧、训练过程优化及避免过拟合的方法。一、门控循环单元（GRU）简介1.1GRU的结构GRU的结构相对简单，它利

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。

码大哥·2024-08-30 15:58

机器学习之决策树与随机森林的实现

随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤：自助采样：从原始数

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

机器学习（ML）算法分类

线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法

盛寒·2024-08-25 18:11

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析

Lossya·2024-08-25 15:48

机器学习中分类算法的优缺点

2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

深度学习学习经验——深度学习名词字典

ActivationFunction）6.前向传播（ForwardPropagation）7.反向传播（BackwardPropagation）8.批量（Batch）9.欠拟合（Underfitting）10.过拟合

Linductor·2024-08-23 20:51

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。

weixin_贾·2024-08-22 05:23

Python中的惩罚分析：理论与实践指南

惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1和L2正则化）2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题

theskylife·2024-03-16 04:35

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点

Qodicat·2024-03-13 10:34

人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归

多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数，使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归

ALGORITHM LOL·2024-03-04 11:33

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。

AI Dog·2024-02-20 18:17

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法

观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题，如过拟合或欠拟合。超参数随机搜索是一种自动选择最优超参数组合的方法，通过在给定空间内随机选择超参数组合并进行评估，选择性能最佳的超参数组合。

微学AI·2024-02-20 02:59

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

时间序列预测——霍尔特线性趋势法与Holt-Winters方法

该方法基于线性趋势的假设，通过拟合历史数据的线性趋势来预测未来的趋势。霍尔特线性趋势法主要由趋势方程和季节调整两部分组成。趋势方程表示为：Tt=a+btT_t=a+btTt=a+bt其中，(T_t)表

Persist_Zhang·2024-02-14 18:28

回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归

岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（λ∑j=1nβj2\lambda\sum_{j=1}^{n}\beta_j^2λ∑j=1nβj2）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。

抱抱宝·2024-02-13 06:01

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。

是Dream呀·2024-02-12 19:05

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

可以通过查看训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。通过衡量训练集和验证集的误差就可以得出不同结论。1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。这样则说明算法并没有在训练集中得到很好的训练，如果训练集数据的拟合度不高，就是数据欠拟合，就可以说这种算法偏差比较高。也就是我们说的没有训练好。相反，它对于验证集产生的结果是合理的，验证集中的错误率只比训练集的多了1%，所以这种算法偏

心窄·2024-02-12 19:05

2023-02-06：一件关于量化有趣的事情

但是关键问题是这个写好后，如何控制过拟合的风险，以及如何去处理并解释这些挖

aceCrasher·2024-02-12 01:07

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。

魏清宇·2024-02-11 09:55

正态性检验，多元线性和多项式回归，输出具体的回归函数

通过拟合打分看拟合效果。3.这个具体函数能否给出来？答：可以。二、下面分四部分来用代码解决上述问题1.对数据做正态性判断2.对数据做多元线性回归3.对数

huxuanlai·2024-02-10 21:07

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

摘要：多项式回归（PolynomialRegression）是一种回归分析方法，通过拟合一个多项式方程来模拟自变量与因变量之间的非线性关系。

QBoson·2024-02-10 21:06

【机器学习笔记】决策树

决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW

住在天上的云·2024-02-10 17:19

介绍一下四参数曲线拟合算法

四参数曲线拟合是一种数学方法，用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析，以获得一条函数方程，用于对未来的数据进行预测。

耄先森吖·2024-02-10 10:03

MATLAB实现岭回归数学建模算法

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现逐步回归数学建模算法

这种方法的目标是在保持模型预测准确性的同时，减少特征的数量，以防止过拟合或提高模型的解释性。逐步回归通常分为前向逐步回归和后向逐步回归两种方式。

AI Dog·2024-02-10 06:59

RandomForest（随机森林）

,所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用：1、减少决策树带来的过拟合问题

夏日丶·2024-02-10 05:22

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用

1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧4面临的挑战和解决方案4.1数据不平衡4.2过拟合

theskylife·2024-02-09 14:32

机器学习：数据集划分笔记

目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和调参方法1.留出法（Hold-outMethod）2.自助法（Boots

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。

编程到天明·2024-02-07 15:31

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