过拟合

模型评估与选择

一、经验误差与过拟合误差率分类错误的样本数占样本总数的比率。精度分类正确的样本数占总数的比率。误差学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。训练误差（经验误差）学习器在训练集上的误差。
曾悦_3b69·2023-11-05 19:38

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，减少网络参数和计算成本的同时，降低过拟合现象。最大池化（MaxPooling）是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。
python机器学习建模·2023-11-05 15:06

resnet50网络结构复现——pytorch

这不会是过拟合问题，因为56层网络的训练误
Wabi―sabi·2023-11-05 10:57

PyTorch10—现代网络架构

随着层数的增加，模型的准确率得到提升，然后过拟合；这时再增加更多的层，准确率会开始下降。在到达一定深度后加入更多层，模型可能产生梯度消失或爆炸问题。
心之所向便是光v·2023-11-05 10:27

Pytorch 缓解过拟合和网络退化

一添加BN模块BN模块应该添加激活层前面在模型实例化后，我们需要对BN层进行初始化。PyTorch中的BN层是通过nn.BatchNorm1d或nn.BatchNorm2d类来实现的。bn=nn.BatchNorm1d(20)#对于1D输入数据，使用nn.BatchNorm1d；对于2D输入数据，使用nn.BatchNorm2d在模型的前向传播过程中，我们需要将BN层应用到适当的位置。以全连接层为
qq_1248742467·2023-11-05 09:24

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

DropoutDropout是一种深度学习的一种技巧，他会随机让某些节点不参与训练，而在预测时，所有节点又参与训练，这样训练时就不会出现该模型对于某一点极其依赖，所以也是一种缓解过拟合的的有
顾子豪·2023-11-05 03:19

[下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值、学习率、迭代次数等多种因素的影响）O(n3)O(n^3)O(n3)适用场景特征数量多（特征数是特征的个数（列的个数），不是样本的数量）特征数量少说明：对于梯度下降算法，学习率需要经过一定的训练才
Le0v1n·2023-11-04 23:15

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregre
qq_43479892·2023-11-04 23:44

机器学习(10)--线性回归（正规方程/梯度下降/岭回归/欠拟合过拟合）

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合，是迭代的算法迭代体现在三个方面：【优化是寻找最优的w】一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上多项式回归：尽管独立特征变量只有一个，但包含x^2,x^3这种特征变量的次方项的线
Ona_Soton·2023-11-04 23:13

什么是机器学习中的正则化？

1.引言在机器学习领域中，相关模型可能会在训练过程中变得过拟合和欠拟合。为了防止这种情况的发生，我们在机器学习中使用正则化操作来适当地让模型拟合在我们的测试集上。
赵卓不凡·2023-11-04 14:31

决策树剪枝(Decision Tree Pruning)

决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。2.剪枝方法2.1预剪枝(Pre-Pruning)在决策树完美分割学习样例之前，停止决策树的生长。这种提早停止树生长的方法，称为预剪枝方法。
一任平生cq·2023-11-04 04:29

拟合与过拟合

拟合跟过拟合过拟合：将泛化误差分解为偏差跟方差偏差：学习者不断学习相同错误事物的倾向方差：学习随机信号而不考虑真实情况的趋势过拟合:所建的机器学习模型或者深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致测试数据集表现不佳的现象原因
山丘之王岳岳·2023-11-04 02:58

迁移学习

然而在实际问题中，训练集和测试集的分布往往有很大差异，用训练集训练好的模型对测试集进行测试时，会出现过拟合的问题。迁移学习技术就是因此而产生的。
小菜变大菜·2023-11-03 23:08

【CV面试】简述CNN、计算机视觉、人脸识别

1.1.将大数据量的图片降维成小数据量1.2.保留图片特征，符合图片处理的原则2.CNN的思想来源3.基本原理3.1.卷积层：提取特征3.2.池化层：下采样、降维、避免过拟合3.3.全连接层：输出结果4
褚骏逸·2023-11-03 15:35

神经网络拟合是什么意思,神经网络数据拟合例题

谷歌人工智能写作项目：小发猫2、如何防止神经网络过拟合，用什么方法可以防止？你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。为此针对于第一个问题，神
aifans_bert·2023-11-03 11:12

《动手学深度学习》 11.模型选择 + 过拟合和欠拟合

训练误差和泛化误差训练误差：训练数据上的误差->模考泛化误差：新数据上的误差->高考其实我们一般所说的的test_data只是通俗的叫法，其实是验证数据集训练数据集&验证数据集&测试数据集：训练数据集：用来训练模型参数验证数据集：用来选超参数用来评估模型好坏的数据集例如拿出50%的训练数据不要跟训练数据混在一起(常犯错误)测试数据集：只用一次的数据集。也就是作为最终的结果例如未来的考试，我出价的房
楠哥最帅·2023-11-03 09:36

【深度学习】pytorch——线性回归

它假设特征和目标变量之间存在一个线性的关系，并试图通过拟合最佳的线性函数来预测目标变量。线性回归模型的一般形式可以表示为：y=w0+w1x1+w
今天有没有吃饱饱·2023-11-03 07:33

4.多层感知机-3GPT版

XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L代码注意点四、QANo.2模型选择+过拟合和欠拟合一
霸时斌子·2023-11-03 06:14

基于知识蒸馏的心律失常分类模型

样本数量的不平衡会导致训练后的神经网络对多数类样本过拟合，对少数类样本的分类灵敏度较低。因此需要对ECG输入数据进行数据增强。
HoraceO·2023-11-03 06:16

L1和L2正则化通俗理解

机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。
shadowismine·2023-11-02 23:06

初探机器学习-梯度下降法求解最优值

文章目录什么是模型如何训练模型1、拟定假设函数2、损失函数和代价函数3、关于导数和偏导数4、使用梯度下降法求解最优值5、回顾总结三、衡量一个模型的好坏模型验证1、简单交叉验证2、K折交叉验证3、留一交叉验证过拟合什么是模型只要是从事
疯狂哈丘·2023-11-02 22:02

机器学习基础 线性回归及一些基础概念（正则化、过拟合、欠拟合等）

文章目录一、线性回归简介1.线性回归应用场景2.什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3.小结二、线性回归api初步使用1.线性回归API2.举例2.1步骤分析2.2代码过程3.小结三、线性回归的损失和优化1.损失函数2.优化算法2.1正规方程2.1.1什么是正规方程2.1.2正规方程求解举例2.1.3正规方程的推导2.2梯度下降(GradientDescent)2.2
落花雨时·2023-11-02 15:21

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因
嵌小超·2023-11-02 07:02

4.多层感知机-2简化版

XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L代码注意点四、QANo.2模型选择+过拟合和欠拟合一
霸时斌子·2023-11-02 01:41

如何使用Savitzky-Golay滤波器进行轨迹平滑

它基于最小二乘法的思想，通过拟合数据到一个滑动窗口内的低阶多项式来实现平滑。这种滤波器的优点是它可以保留数据的高频信息（即峰值），这在许多应用中是非常重要的。
zllz0907·2023-11-01 21:24

如何处理欠拟合、过拟合？

在我们机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现过拟合和欠拟合的现象。训练一开始，模型通常会欠拟合，所以会对模型进行优化，然而等到训练到一定程度的时候，就需要解决过拟合的问题了。如何判断过拟合呢？
有苦向瓜诉说·2023-11-01 04:05

卷积神经网络

0、多层感知机0.1、权重衰减0.1.1概念和用途简单来说就是降低模型复杂度，防止出现过拟合。具体做法就是给损失函数增加一个penal项，当权重增加过大时，通过penal项提供惩罚降低权重。
懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

阿里天池供应链需求预测比赛小结

阿里天池供应链需求预测比赛小结一、赛题的思路回顾1.1赛题描述使用历史平均来预测未来的需求使用测试集真实数据进行过拟合的结果名词定义库存水位在仓库存数量，用来满足需求。
小刘鸭！·2023-10-31 06:36

人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门

并就模型本身泛化力问题(过拟合、欠拟
weixin_39536427·2023-10-30 17:22

动手学深度学习——第五次学

权重衰减是最广泛使用的正则化的技术之一今天学的很头疼，好多都是公式12权重衰退（解决过拟合）13丢弃法（解决过拟合）14数值稳定（梯度爆炸和梯度消失问题）15竞赛题讲解层和块多层感知机
湘溶溶·2023-10-30 16:57

Pytorch L1,L2正则化

L1正则化和L2正则化是常用的正则化技术，用于在机器学习模型中控制过拟合。它们的主要区别在于正则化项的形式和对模型参数的影响。
艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:52

【零基础学习机器学习】线性回归

值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式
why do not·2023-10-30 12:08

如果解决长尾数据（样本不均衡）

过采样和重采样每个Batch对每类样本设置比例，保证在一个Batch里是相对均衡的以上这些的缺点很明显：对于大样本采样过少，会导致某张图片只训练了一次，这样使得大样本训练不好，导致整体的正确率都会下降，并且小样本会过拟合
CV大白菜·2023-10-30 11:56

python特征选择的过程_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
weixin_39916355·2023-10-30 01:49

4.多层感知机

XOR2、单隐藏层3、单隐藏层-单分类4、为什么需要非线性激活函数5、Sigmoid函数6、Tanh函数7、ReLU函数8、多类分类9、多隐藏层10、总结三、D2L代码注意点四、QANo.2模型选择+过拟合和欠拟合一
霸时斌子·2023-10-29 20:01

使用R语言进行回归分析并设置置信区间

在回归分析中，我们可以通过拟合一条回归线来描述两个变量之间的趋势，并使用置信区间评估回归线的准确性。本文将介绍如何使用R语言进行回归分析，并使用se参数设置拟合回归线的置信区间。
程序才子·2023-10-29 18:46

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

、深度学习的实践层面1.训练/验证/测试集(Train/Dev/Test)2.偏差/方差(Bias/Variance)3.机器学习基础4.L2正则化范数的概念正则化的定义L2正则化正则化为什么可以预防过拟合
今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

一篇文章了解KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解析

1、引言当我们处理高维数据时，经常会遇到维度灾难的问题，即许多算法无法有效处理高维数据，且计算不仅变得更加复杂，还存在过拟合和维数诅咒等问题。因此，如何有效地降低数据维度是一个关键问题。
小Z的科研日常·2023-10-29 14:43

数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

当我们处理高维数据时，经常会遇到维度灾难的问题，即许多算法无法有效处理高维数据，且计算不仅变得更加复杂，还存在过拟合和维数诅咒等问题。因此，如何有效地降低数据维度是一个关键问题。
算法如诗·2023-10-29 14:41

DL Homework 3

其在数据集上的结构化风险为首先简单解释一下这堆话，结构化风险=经验风险+正则化项,经验风险为，对于函数我们大多数采取的为交叉熵函数，,正则化项为，首先神经网络的学习目的是减小损失函数的值，并且防止训练集的过拟合
熬夜患者·2023-10-29 10:53

机器学习(一) —— 机器学习基础

主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四、回归算法4.1线性回归、岭回归与套索回归4.2欠拟合与过拟合五
share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值，那么如果特征无关，标的目的就有可能误导有效的特征筛选有以下优势：1，减少过拟合。这个话题
weixin_39845613·2023-10-29 09:41

图像去噪滤波算法汇总(Python)

前言上篇文章：图像数据噪音种类以及Python生成对应噪音，汇总了常见的图片噪音以及噪音生成方法，主要用在数据增强上面，作为数据集填充的方式，可以避免模型过拟合。
fanstuck·2023-10-28 16:16

《机器学习》——第2章 模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”。
海鸥丸拉面·2023-10-28 14:27

机器学习——第二章 模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率（errorrate）”，即m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/mE=a/mE=a/m。
Env1sage·2023-10-28 14:56

可视化 | （四）可视化降维

高维数据不仅难以可视化，而且在某些机器学习算法中，高维度数据也可能导致过拟合问题。因此，降维可以帮助我们减少数据的维度，提高数据的可视化和分析能力，同时减少计算的复杂性。MDS、PC
啦啦右一·2023-10-28 09:52

近似误差 估计误差

近似误差关注训练集，如果近似误差小了会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。
Jacqueline_JS·2023-10-28 07:38

图像数据增强算法汇总(Python)

数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。比如在狗猫识别项目中，通过随机旋转、翻转和裁剪等数据增强方法，可以使模型具有对不同角度和尺寸的狗猫图像的识别能力。
fanstuck·2023-10-27 17:12

多项式回归过拟合&欠拟合处理

##欠拟合：当训练模型进行预测时，发现时欠拟合需要进行以下处理：提高线性的次数（高次多项式）建立模拟拟合曲线但是次数过高会导致过拟合，次数不够会欠拟合y=w*x+b:一次多项式函数y=w1*x^2+w2
qq_38404903·2023-10-27 17:38

进阶课4——随机森林

在训练过程中，对于每个决策节点，随机选择一部分特征进行分裂，可以减少模型的过拟合。同时，通过对样本进行随机抽样，可以使模型更好地处理异常值和噪声。在预测过程中，每棵树都会对输入
AI 智能服务·2023-10-27 10:52
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