过拟合

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。

油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。

matlab科研社·2025-07-02 05:16

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。

IT古董·2025-07-01 07:18

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—

weixin_54372988·2025-06-30 11:28

从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解

树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃

小张在编程·2025-06-29 17:06

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。

IT古董·2025-06-29 16:51

机器学习之常用的回归预测模型

线性回归通过拟合系数（可选择是否设置截距）的线性模型，以最小化真实值和预测值之间的残差平方和。scikit-learnlinear_models：http

曼城周杰伦·2025-06-25 19:40

使用Python进行大模型的测试与部署

识别潜在的过拟合或欠拟合问题。确保模型在生

AI技术老狗（QA）·2025-06-25 10:05

第6章：学徒毕业考试：模型评估的四把尺

这场考试的目的，是验证你是否能真正掌握菜谱精髓，避免成为“死记硬背的书呆子”（过拟合）或“随意发挥的野路子”（欠拟合）。在

白嫖不白嫖·2025-06-25 07:14

机器学习数据预处理：L2正则化(岭回归）

它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度，从而防止过拟合。在线性回归中，我们的目标是最小化损失函数，通常以最小化均方误差来衡量。

数字化与智能化·2025-06-24 12:21

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

时间段学习任务目标成果6月17日-6月30日吴恩达监督学习课程含线性回归、逻辑回归、神经网络基础完成课程视频+习题，理解训练流程、损失函数、过拟合、正则化7月1日-7月10日PyTorch框架入门学习张量

·2025-06-22 06:58

C#Halcon从零开发_Day10_直线拟合

缺陷检测：通过拟合直线检测边缘的直线度，识别是否存在弯曲、断裂或毛刺等缺陷。长度、宽度测量：通过拟合直线计算物体的长度、宽度等几何尺寸。

仙贝大饼·2025-06-21 19:49

Python训练营-Day37-早停策略和模型权重的保存

1.记录训练集的损失函数可以观察是否过拟合#记录损失值并更新进度条if(epoch+1)%200==0:losses.append(loss.item())epochs.append(epoch+1)#

·2025-06-21 08:10

【python深度学习】Day 37 早停策略和模型权重的保存

知识点：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50轮

抽风的雨610·2025-06-21 07:06

Python机器学习小项目实战：随机森林算法实现信用卡欺诈检测

单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式，容易受到过拟合或欠拟合的影响，并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下，你正在尝试预测股票价格的涨跌。

码上研习·2025-06-19 16:28

深度学习训练难题：6大问题与实战解法

目录深度学习模型训练常见问题及解决方法引言一、梯度消失与爆炸问题描述解决方法二、过拟合问题问题表现解决方案三、学习率问题学习率影响自适应学习率四、数据不平衡处理策略过采样技术（SMOTE）：五、局部最小值陷阱解决方案六

·2025-06-19 04:35

线性回归讲解L1和L2正则化

特征：size（面积，平方米），age（房龄，年）目标：price（价格，万元）1.没有正则化的普通线性回归（最容易过拟合）模型的公式是：预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重

XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:59

AI人工智能优化：梯度下降算法的参数调优指南

AI人工智能优化：梯度下降算法的参数调优指南关键词：梯度下降、学习率、批量大小、参数调优、机器学习优化、收敛速度、过拟合摘要：梯度下降是机器学习的“引擎”，但它的性能高度依赖参数调优——就像开车时需要调整油门和方向盘

AI原生应用开发·2025-06-15 07:12

机器学习中的正则化（Regularization）详解

这就是机器学习中"过拟合"的本质。正则化就像是告诉模型"不要记住每个细节，而要学会概括规律"的一种机制。从数学角度看，正则化通过在原始损失函数中添加一个惩罚项来实现这个目标。标准的正则

DuHz·2025-06-15 01:00

机器学习与深度学习07-随机森林01

目录前文回顾1.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接：地址1.随机森林的定义随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题

my_q·2025-06-14 03:08

模型翻车元凶解剖：一文彻底搞懂欠拟合VS过拟合

在机器学习中，有一项非常重要的概念，那就是：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。

·2025-06-12 22:05

深度学习基础知识总结

减轻过拟合：批归一化引入了轻微的正则化效果，因为它依赖于mini-batch中的统计信息，这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。

·2025-06-12 21:58

【一文理解】下采样与上采样区别

目录下采样上采样注意下采样原理对图像进行1/n下采样，原图像分辨率为H*W，下采样分辨率变为(H/n)*(W/n）作用压缩FeatureMap降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息

F_D_Z·2025-06-12 21:27

【额.......】如何防止过拟合？

防止过拟合是机器学习模型优化的核心目标之一。

努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。

ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

模型评估与模型参数选择：机器学习实践的关键步骤

目录1.模型评估1.1训练误差与泛化误差1.2过拟合与欠拟合1.3交叉验证1.4正则化2.模型参数选择3.总结与实用建议1.模型评估1.1训练误差与泛化误差模型

沐秋子·2025-06-11 12:13

随机森林可以如何优化

限制决策树的最大深度：决策树过深可能导致过拟合，因此限制决策树的最大深度可以避免过拟合。调整随机选择特征的数量：随机森林通过随机选择特征来建立决策树，调整随机选择特征的数量可以控制决策树的复杂度。

andriy_mulyar·2025-06-10 07:14

利用Python构建随机森林模型及其性能优化

它通过集成多个决策树模型，不仅能有效解决单一决策树容易过拟合的问题，还能在分类和回归任务中展现优异的性能。本文将深入解析随机森林的原理，并通过Python代码实现从模型构建到性能优化的完整过程。

缑宇澄·2025-06-10 06:09

【深度学习-Day 25】告别过拟合：深入解析 L1 与 L2 正则化（权重衰减）的原理与实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-06-08 19:32

GAN生成模型评价体系：从主观感知到客观度量的技术演进

首先指出主观评价在人力成本、过拟合误判等方面的局限性，随后依次介绍InceptionScore、ModeScore等经典客观指标的原理与公式，对比KernelMMD、WassersteinDistance

青柚MATLAB学习·2025-06-08 17:14

2篇7章6节：弹性网（Elastic Net）回归的原理和应用场景，并用R进行代码演示

然而，传统线性回归在处理多重共线性（也称为变量高度相关）或高维数据时，往往会遇到严重的性能问题，比如模型过拟合、解释力下降等。

R科学与人工智能·2025-06-08 10:27

【深度学习-Day 24】过拟合与欠拟合：深入解析模型泛化能力的核心挑战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

·2025-06-07 23:39

5.15 day21

1.数据高维困境维度灾难（CurseofDimensionality）：当特征维度超过样本数量时，模型容易过拟合存储与计算成本：高维数据需要更多存储空间，算法

AщYΘ·2025-06-07 15:17

深度学习习题2

A、即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测B、当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力会降低C、当卷积核数量增加时，导致过拟合D、以上都不正确2.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入

小猪猪_1·2025-06-06 10:01

python37天打卡

知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50

zdy1263574688·2025-06-05 04:34

决策树-机器学习

2.决策树构建过程（三要素）①特征选择：选择较强分类能力的特征②决策树的生成：根据选择的特征生成决策树③决策树的剪枝：决策树也容易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合3.优缺点及应用优点：可解

ma_ant·2025-06-03 20:35

【深度学习】数据集的划分比例到底是选择811还是712？

猫天意·2025-06-03 00:07

day42 简单CNN

架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四、典型问题排查手册4.1NaN值陷阱4.2过拟合急救包一

xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

MultiPatchFormer改进|爆改模型|涨点|使用TiDE中的MLP结构替换半自动回归的线性层（附代码+修改教程）

MultiPatchFormer采用了一种简单但有效的方法来避免过拟合的问题，即通过线性层在连续的步骤中解码提取的信息，而不是使用单一的线性层将模型维度映射到预测窗口。这种方法被称为"半自回

ThePPP_FTS·2025-06-01 23:12

机器学习中的正则化&拟合

正则化&拟合一正则化1.1概述1.2分类1.2.1L1正则化1.2.2L2正则化二拟合2.1概述2.2分类2.2.1欠拟合2.2.2过拟合2.2.3正好拟合在算法中我们可以通过算法的时间复杂度和空间复杂度来评估算法的好坏

文柏AI共享·2025-06-01 19:11

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解搭配以下文章进行学习：卷积神经网络：深度学习——卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）CNN详解（一）——概述.步骤清晰

林采采学编程+·2025-06-01 19:09

机器学习笔记【Week6】

通过对训练误差和验证误差的观察，判断是高偏差（欠拟合）还是高方差（过拟合）。一般步骤：计算训练误差和验证误差，不包含正则项。判断两者的大小和差距。

kuiini·2025-05-31 18:45

机器学习与深度学习04-逻辑回归02

ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址：链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中，正则化是一种用于控制模型复杂度的技术，它对模型的参数进行约束，以防止过拟合

my_q·2025-05-31 18:45

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

验证集：调整超参数（如学习率、正则化强度），防止过拟合。测试集：评估模型的泛化能力（需确保未参与训练或调参）。

勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

同源“平滑思想”的问题解法：正则化与拉普拉斯平滑

同源“平滑思想”的问题解法：正则化与拉普拉斯平滑在机器学习和概率模型的实践中，正则化与拉普拉斯平滑是两个看似无关的技术：前者用于防止模型过拟合，后者用于解决零概率问题。

思绪漂移·2025-05-29 10:59

AI人工智能领域PyTorch的模型正则化方法

AI人工智能领域PyTorch的模型正则化方法关键词：AI人工智能、PyTorch、模型正则化、过拟合、正则化方法摘要：本文聚焦于AI人工智能领域中PyTorch的模型正则化方法。

AI学长带你学AI·2025-05-29 09:55

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