过拟合第11页

机器学习第一周

接下来举一些监督学习的简单示例：1.1.1回归算法给你训练数据集（x，y），拟合出一条直线或者曲线，能够完美的反应x和y的关系，从而给你其他的数据x，能够通过拟合线计算出y。1.1.2分类算

叫小侯的小白程序员·2023-10-27 06:56

吃瓜教程task03--决策树

按照划分准则（特征选择的评价标准）1.ID3决策树：信息增益2.C4.5决策树：增益率（ID3改良）3.CART决策树：基尼指数4.剪枝处理：解决过拟合决策树达到最纯净划分的目标需要进行：建树和剪枝1.

weixin_46512147·2023-10-26 22:42

李宏毅机器学习课程学习笔记-overfit

过拟合overfitting适宜的模型复杂性训练集/验证集/测试集N折交叉验证：用途一：模型选择用途二：模型评估两种用途的关系交叉验证与过拟合的关系总结交叉验证的使用方法参考概要本节针损失

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

机器学习——正则化

正则化在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数，假如特征个数选取过少，容易造成欠拟合，特征个数选取过多，则容易造成过拟合。

Gowi_fly·2023-10-26 07:45

在XGBoost中通过Early Stop避免过拟合

本文翻译自AvoidOverfittingByEarlyStoppingWithXGBoostInPython，讲述如何在使用XGBoost建模时通过EarlyStop手段来避免过拟合。

郗南枫·2023-10-26 04:38

【吴恩达课后测验】Course 3 - 结构化机器学习项目 - 第一周测验之关于我的理解

前10个很简单，对此没什么疑惑，第十一题我有一些迷，查阅网上资料后，清楚了一些，把我的理解挂上正则化是为了防止过拟合开发集和测试集是属于同一分布的，此时两者的错误率相差很大，说明对开发集适应的太好，过拟合了

墨水河刘能·2023-10-26 02:04

12. 机器学习 - 拟合

Hi,你好.我是茶桁.这一节课一开始我们要说一个非常重要的概念:拟合.拟合相信只要你关注机器学习,那么多少在某些场合下都会听到拟合这个概念.什么叫做拟合,什么叫做过拟合或者欠拟合呢?

茶桁·2023-10-25 13:09

13. 机器学习 - 数据集的处理

上一节课，咱们讲解了『拟合』，了解了什么是过拟合，什么是欠拟合。也说过，如果大家以后在工作中做的就是机器学习的相关事情，那么欠拟合和过拟合就会一直陪伴着你，这两者是相互冲突的。

茶桁·2023-10-25 13:34

网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作

mmd_0912·2023-10-25 11:59

机器学习-模型评估与选择

文章目录评估方法留出法交叉验证自助法性能的衡量回归问题分类问题查准率、查全率与F1ROC与AUC在机器学习中，我们通常面临两个主要问题：欠拟合和过拟合。

我是小水水啊·2023-10-25 07:09

STEP-3：Pytorch-过拟合、欠拟合、梯度消失、梯度爆炸

一：过拟合与欠拟合模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合

可恶小林子·2023-10-25 05:20

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差

哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习笔记（四）模型泛化、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化

目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化Regularization6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3

小广向前进·2023-10-24 20:38

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2023-10-24 20:05

机器学习模型正则化笔记

正则化是一种在机器学习中用于防止模型过拟合并提高泛化能力的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的未见过的数据上表现较差的情况。

Aresiii·2023-10-24 20:31

深度学习期末复习

3.2激活函数有哪些，画出他们的图来，以及各自的应用场景和特点3.3神经网络的训练过程，思路写出来3.4损失函数，常用的损失函数有哪些，表达形式（公式），适用场合3.5神经网络训练过程中，过拟合（模型过于

ustcthebest·2023-10-24 15:42

机器学习 | Python线性回归+Ridge正则化

过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据上表现糟糕。正则化算法的作用就是在训练模型的过程中，对模型进行一些限制，以防止它过分记住训练数据的细节，从而提高模型在未知数据上的泛化能力。

码农腾飞·2023-10-22 02:23

[Machine Learning][Part 6]Cost Function代价函数和梯度正则化

目录拟合欠拟合过拟合正确的拟合解决过拟合的方法：正则化线性回归模型和逻辑回归模型都存在欠拟合和过拟合的情况。

思则变·2023-10-21 21:22

深度学习笔面试知识点总结及题目

防止过拟合的手段（如果模型在训练集上表现比较好但在测试集上表现欠佳可以选择增大L1或L2正则的惩罚力度（L2正则经验上首选1.0，超过10很少见），或增大dropout的随机失活概率（经验首选0.5）；

zichen7055·2023-10-21 06:42

与特征工程大战之特征选择

特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题：1、去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance

csdnccfcsp·2023-10-21 02:44

Python特征选择

这样做的作用是:减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销；减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果；更少的特征，模型可解释性更好。

金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

Python特征分析重要性的常用方法

金戈鐡馬·2023-10-20 05:22

【动手学深度学习】模型选择(训练数据，验证数据，测试数据，过拟合，欠拟合)

模型选择(训练数据，验证数据，测试数据，过拟合，欠拟合)在使用深度学习解决问题时会用到三种不同的数据:训练数据、验证数据和测试数据训练数据:用来训练模型,让我们的模型能够拟合住我们的训练数据，这个样本通常会大一些验证数据

xyy ss·2023-10-20 01:29

深度学习（12）之模型训练[训练集、验证集、过拟合、欠拟合]

模型训练[训练集、验证集、过拟合、欠拟合]在不断补充训练数据集的过程中，发现纯粹增加数据集并不会使得模型效果单向地变好，如果是多目标检测模型的话，常会出现精度变低的现象本文想总结在模型训练时的一些注意事项

明月醉窗台·2023-10-20 01:49

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.

Yuezero_·2023-10-19 18:28

集成学习方法（随机森林和AdaBoost）

释义集成学习很好的避免了单一学习模型带来的过拟合问题根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为两大类：Bagging(个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法)流行版本：随机森林

怎么全是重名·2023-10-19 10:26

深度学习 | Pytorch深度学习实践

一、overview基于pytorch的深度学习的四个步骤基本如下：二、线性模型LinearModel基本概念数据集分为测试集和训练集（训练集、开发集）训练集（x，y）测试集只给（x）过拟合：模型学得太多导致性能不好开发集

西皮呦·2023-10-19 10:02

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

保序回归与金融时序数据

保序回归在回归问题中的作用是通过拟合一个单调递增或递减的函数，来保持数据点的相对顺序特性。

bboysky45·2023-10-18 10:40

（sklearn）机器学习（八）回归与聚类算法

回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法（无监督学习）1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归？

勇气在前·2023-10-18 08:11

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

只不过在算法建立回归方程时候，加上L2正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果二、API1、sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,

csj50·2023-10-18 07:01

同质图，异质图，二部图，多元图等常见图的类型

虽然这类图监督学习方法在很多任务上取得了显著成功,但仍面临着以下问题:①依赖大量的人工标注数据;②由于过拟合导致泛化能力差以及面向标签相关的攻击时模型鲁棒性差。为了解决上述问题,不依

李飞飞，·2023-10-18 01:25

过拟合、欠拟合和完美拟合

本文所有例子纯属个人理解例：女生一般都有自己的偏好。如果一个男生喜欢一个女生，为了追到她，经常会去迎合她的爱好和习性。比如只喝温水、每天至少通一次电话，电话等对方先挂、每天发晚安，给对方买零食、出去吃饭主动买单，袜子衣服分开洗，节日买礼物……，这个就是属于这位女生的个人特征，也是男生追女生时所谓的“经验”。但并不是把这些事情做到就可以了，也许某一天这个女生会觉得男生每天忙于自己的事情，不够关心她而

叶铁柱·2023-10-17 22:06

欠拟合和过拟合现象：多项式方法解决过拟合

numpy.reshape(a,(-1,1))的含义https://blog.csdn.net/m0_38052384/article/details/102692708用一个例子与感受一下欠拟合：注意升维#演示一下欠拟合场景importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimpo

每天都要被自己菜醒·2023-10-17 22:05

每天五分钟机器学习：大数据训练过拟合模型从而得到优质学习模型

本文重点什么是高偏差（欠拟合），什么是高方差(过拟合)？高偏差是指算法打偏了，没有命中目标。如果训练集只有50%的命中目标时，偏差很大，此时就是欠拟合。

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:31

每天五分钟机器学习：如何才能构造出一个非常好的算法模型？

本文中点数据在机器学习中是非常重要的，因为当模型处于过拟合状态的时候，可以使用更多的数据输入到模型中，以此来解决过拟合的问题。但是当模型处于欠拟合的问题的时候，此时喂给模型更多的数据反而不好。

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:00

正则化：L0 vs L1 vs L2

为什么正则化可以缓解过拟合？过拟合时，拟合函数的系数往往非常大。过大的权重会导致模型过多地学习到某些数据的个性特征，从而导致过拟合。

cherryleechen·2023-10-17 11:45

每天五分钟机器学习：如何解决过拟合问题？

本文重点过拟合是机器学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现不佳的情况。过拟合的原因是模型过于复杂，过度拟合了训练集的噪声和细节，导致泛化能力下降。

幻风_huanfeng·2023-10-17 11:49

吃瓜教程1--概念准备

目录一、西瓜书准备篇1、绪论（1）假设空间（2）归纳偏好2、模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

AI-理论-吃瓜教程-基础-task1

AI-理论-吃瓜教程-基础-task1(Datawhale37期组队学习)文章目录AI-理论-吃瓜教程-基础-task11知识点2具体内容2.1基本术语2.2归纳偏好2.3经验误差、过拟合2.4评估方法

yxyibb·2023-10-17 05:49

吃瓜教程-模型的评估与选择

学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了，称为：过拟合（overfitting）。学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好，称为：欠拟合（unde

fof920·2023-10-17 04:42

上下采样

缩小图像称为下采样或降采样（池化层也成为下采样层）目的：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图；3、降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合，保持旋转、平移、伸缩不变形。

懒散的猪猪·2023-10-17 02:43

机器学习（5）——代价函数误差分析

训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代

WarrenRyan·2023-10-16 18:29

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P23 为什么用了验证集结果还是过拟合

用了验证集还有可能会过拟合这个片段可以从理论上证明这一点以上整个挑选模型的过程也可以想象为一种训练。

QwQllly·2023-10-16 14:33

数据挖掘 - 分类

GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树DecisionTree决策归纳树算法属性选择度量信息增益ID3增益率C45GiniIndex指标CART过拟合

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）

LuDon·2023-10-16 08:37

大道至简——浅谈机器学习分类模型选择

不确定性因素很多，非常依赖训练和经验，容易发生过拟合，因为参数太多。但简单直接的方法，有时候是有奇效。在某个维度下相似性是大部分事物分类的通用规则，所以KNN做的好，可以解决很多问题。而

梧桐林木·2023-10-16 04:15

浅谈机器学习中的过拟合

本篇博客主要是基于花书（古德费洛的《DeepLearning》）和西瓜书（周志华的《机器学习》）撰写的，其中插入了博主的一些个人见解，如有不对之处希望大家指出来一起来讨论一下嘿嘿，万分感谢。什么是一个好的机器学习算法？我想我们可以先从这个问题开始：一个机器学习算法满足什么条件才能被称得上是一个好算法？机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测到的新输入上表现良好，而不只是在训练集上表现良好

Maples丶丶·2023-10-16 04:10

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