过拟合第19页

机器学习 day30（正则化参数λ对模型的影响）

很大时，在最小化J的过程中，w会很小且接近0，此时模型f(x)近似于一个常数，所以此时模型欠拟合，Jtrain和Jcv都很大当λ很小时，表示模型几乎没有正则化，而四阶多项式的模型十分弯曲，所以此时模型过拟合

丿罗小黑·2023-07-25 18:11

【机器学习】如何选择合适的假设函数

在前面的线性回归中，我们可以使用不同次数的多项式对数据集进行拟合，但是选择次数过低的多项式会导致欠拟合，选用次数过多的多项式会过拟合，那么如何选择合适的多项式呢？这就是本文需要解决的问题。

NormalConfidence_Man·2023-07-25 15:38

【机器学习】正则化对过拟合和欠拟合的影响

模型过拟合和欠拟合的图像特征偏差大表示欠拟合，而方差大表示过拟合，我们这一节再深入探讨下过拟合和欠拟合问题。一个经典的图如下：其中d=1为欠拟合，d=4为过拟合，而d=2则刚刚好。

NormalConfidence_Man·2023-07-25 15:38

深度学习(二)

目录一、神经网络整体架构:架构细节:神经元个数的影响:神经网络过拟合解决:卷积网络整体架构:卷积层边缘填充特征尺寸计算池化层特征图变化递归神经网络一、神经网络整体架构:图中分别为输入层、隐层1、隐层2、

几两春秋梦_·2023-07-25 06:43

【动手学深度学习】Task03

过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合模型选择.jpg模型泛化性.jpg权重衰减基本概念权重衰减等价于范数正则化（regularization）。

逍遥客小老虎·2023-07-25 06:21

【人工智能】线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

Linearpredictions线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练误差测试误差泛化误差复杂度与过拟合规范化

编程G的快乐·2023-07-25 04:28

python实现随机森林的特征变量重要性排序

通过保留排在前面的重要特征，我们可以减少特征空间的维度，简化模型并降低过拟合的风险。这有助于提高模型的解释能力和泛化能力。特征分

带我去滑雪·2023-07-25 02:28

机器学习中的过拟合与解决办法

什么是过拟合对于机器学习项目而言，过拟合（overfitting）这个问题一般都会遇到。什么是过拟合呢？维基百科：在统计学中，过拟合现象是指在拟合一个统计模型时，使用过多参数。

uncle_ll·2023-07-25 00:10

机器学习之特征选择

提高泛化能力，减少过拟合

uncle_ll·2023-07-25 00:09

STM32自学笔记17-步进电机驱动项目-磁编码器的正常使用

通过拟合，可以建立编码器输出数据与实际相位角之间的非线性转换公式，从而实现更准确的角度测量。代码是这样实现的，在步进电机旋转的每一步都计算下一步和这一步的传感器读取数值的差，如果这个差

raulcy·2023-07-25 00:24

神经网络小记-过拟合与欠拟合

过拟合过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中常见的问题，指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现较差，即模型过度拟合了训练数据的特征，导致泛化能力不足。

lxznjw·2023-07-24 23:22

【人工智能】神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后

编程G的快乐·2023-07-24 16:21

机器学习术语解析与应用（一）

Generalization）监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning）深度学习（DeepLearning）过拟合

小馒头学python·2023-07-24 16:49

【深度学习-神经网络架构-通俗易懂的入门课程】

深度学习的应用深度学习的问题计算机视觉任务分类与检索如何实现分类神经网络基础线性函数损失函数防止过拟合前向传播反向传播反向传播的计算方法神经网络的架构输入层输出层隐藏层全连接层神经元神经元对网络的影响：

y_dd·2023-07-24 15:39

【机器学习】吃瓜教程 | 西瓜书 + 南瓜书（1）

2、基本术语3、假设空间4、归纳偏好5、发展历程二、模型评估与选择A、一种训练集一种算法2.1经验误差与过拟合2.2评估方法a)留出法b)交叉验证法c)自助法d)调参与最终模型2.3性能度量a)错误率与精度

湫喃·2023-07-24 14:02

欠拟合和过拟合、权重衰减、暂退法（Dropout）、梯度消失和梯度爆炸

目录1.训练误差和泛化误差2.过拟合和欠拟合3.验证集3.1K折交叉验证4.权重衰减5.暂退法（Dropout）6.前向传播和反向传播7.梯度消失和梯度爆炸7.1Xavier初始化8.环境和分步偏移泛化

緈福的街口·2023-07-23 23:48

【深度学习论文阅读】四大分类网络之AlexNet

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionNerualNetworks论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks1引言解决的问题：提高效率（GPU训练），防止过拟合

禾风wyh·2023-07-23 05:06

AI作业2-监督学习

seveN1foR·2023-07-22 20:56

机器学习---经验误差与过拟合、方差与偏差、性能度量、比较检验

1.经验误差与过拟合第三张图建立的模型，在训练集中通过x可以很好的预测y，然而我们不能预期该模型能够很好的预测集外的数据，换句话说，这个模型没有很好的泛化能力。

三月七（爱看动漫的程序员）·2023-07-22 10:27

【李沐】动手学深度学习学习笔记

预备知识数据操作数据预处理线性代数矩阵计算自动求导线性神经网络线性回归深度学习的基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现Softmax回归损失函数图像分类数据集Softmax回归的从零开始实现Softmax回归的简洁实现多层感知机感知机多层感知机多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现模型选择过拟合和欠拟合权重衰退暂

chenxiaowai_·2023-07-22 10:26

机器学习--XGBoost

九点前吃饭·2023-07-19 22:36

第4章

避免过拟合（只对训练时采用的数据集效果较好）。

陶不渊·2023-07-19 16:37

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第二章

术语学习错误率errorrate精度accuracy误差error训练误差trainingerror经验误差empiricalerror泛化误差generalizationerror过拟合overfitting

一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:38

常见过拟合、欠拟合原因及解决办法

引言在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特性

很菜又爱学·2023-07-19 10:29

系列文章之一文纵览【机器学习】(5) 常见评估方法：混淆矩阵、正确率、精确率、召回率、F值、预测概率、ROC曲线和AUC | 均方误差、决定系数、SVR | 超参数的设置 | 模型的过拟合与防止

你如今的气质里，藏着你走过的路，经历过的事情和爱过的人。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，

追光者♂·2023-07-18 16:26

机器学习 day28（模型评估）

但当我们用单一特征来绘制f(x)图像时，模型容易出现过拟合现象。但如果增加一些输入特征的种类，绘制图像又会变得很困难。而模型评估可以解决这一痛点。

丿罗小黑·2023-07-18 10:18

【深度学习】日常笔记12

重剑DS·2023-07-18 07:20

9 从0开始学PyTorch | 过拟合欠拟合、训练集验证集、关闭自动求导

过拟合和欠拟合我们在日常的工作中，训练好的模型往往是要去评价它的准确率的，通过此来判断我们的模型是否符合我的要求。

机器学习之禅·2023-07-18 05:29

python机器学习第七章：集成学习——组合不同模型

·基于多数投票的预测·通过对训练数据集的重复抽样和随机组合降低模型的过拟合（bagging）·通过弱学习机在误分类数据上的学习构建性能更好的模型集成学习集成⽅法（ensemblemethod）的⽬标是：

乐乐大鱼塘·2023-07-17 23:32

第二章模型评估和选择

文章目录第二章模型评估和选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.2.1留出法2.2.2交叉验证法2.2.3自助法2.2.4调参与最终模型2.3性能度量2.3.1错误率与精度2.3.2查准率、查全率和

Keep--Silent·2023-07-17 23:02

深度学习 / 数据处理：如何处理偏态数据

通常这个模型是在很大假设的前提下才有一个很好的结果：1、假设预测因子和预测目标之间的关系是线性的2、数据不存在外在噪声：不存在一些极端的数据3、非共线性（collinearity）：如果你的预测因子和预测目标之间高相关，可能会发生过拟合

简朴-ocean·2023-07-17 20:41

决策树常见面试题

（逻辑回归需要对缺失值做预处理）缺点：①容易过拟合

yousa_·2023-07-17 17:06

pytorch 欠拟合和过拟合多项式回归

由于我们的训练和验证误差之间的泛化误差很小，这个时候我们认为可以用一个更复杂的模型降低训练误差，那这个时候模型就被称为欠拟合，英文：underfitting过拟合发现模式pattern是机器学习智能专家的目标

qianbo_insist·2023-07-17 12:17

Deep Residual Learning for Image Recognition

2015-ResNet关键词：residualconnectionCV论文：一般在第一页就放一个很“好看”的图从图可以得到的结论：深的网络更难训练（不仅因为过拟合，因为训练时误差都很难降低）网络结构图1

-小透明-·2023-07-17 10:29

AI知识问答

在样本很少时，会发生过拟合，这时频率派会加入正则化来解决。（2）贝

-小透明-·2023-07-17 10:25

【深度学习笔记3.2 正则化】Dropout

使用dropout是为了避免过拟合。(来自网友)下图来自文献[3] 上图中的思想就是说：Dropout是一种正则化技术，是防止过拟合最有效的方法，然而在以下几种情况下使用dropout会损

取取经·2023-07-17 08:28

吴恩达深度学习笔记整理（四）—— 超参数调试、正则化以及优化

为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么压缩2范数，或者弗罗贝尼乌斯范数或者参数可以减少过拟合？dropout正则化。其他正则化方法归一化输入1.零均值2.归一化方差。为什么使用归一化处理输入？

梦想的小鱼·2023-07-17 08:27

机器学习

1、过拟合过拟合有两种原因：训练集和测试机特征分布不一致（白天鹅黑天鹅）或者模型太过复杂（记住了每道题）而样本量不足解决：解决过拟合也从这两方面下手，收集多样化的样本，简化模型，交叉检验。

暑水·2023-07-17 05:33

动手学深度学习V2的笔记小记

线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差泛化误差：模型在新数据上的误差验证数据集：一个用来评估模型好坏的数据集测试数据集：只用一次的数据集K则交叉验证常用K=5或者10过拟合和欠拟合权重衰退

骨子带刺·2023-07-16 16:27

tebsorflow2.0 tf.keras序列问题

本节是主要介绍的是序列问题的处理，采用的数据集为电影评论数据集，我们通过keras.datasets.imdb直接导入，之后我们建立模型，对其进行分类，并处理过拟合问题。

安静到无声·2023-07-16 14:07

【动手学深度学习】--04.模型选择、过拟合和欠拟合

文章目录模型选择、过拟合和欠拟合1.模型选择1.1训练误差和泛化误差1.2验证数据集和测试数据集1.3K-则交叉验证2.过拟合和欠拟合2.1模型容量2.2VC维2.3数据复杂度3.代码实现3.1生成数据集

小d<>·2023-07-16 13:31

机器学习学习笔记——第二章：模型评估与选择

机器学习机器学习学习笔记——第二章：模型评估与选择文章目录机器学习一、经验误差与过拟合1.1、经验误差与泛化误差1.2、过拟合与欠拟合二、三个问题三、评估方法3.1、留出法（hold-out）3.2、k

福旺旺·2023-07-15 17:19

机器学习概述（自用）

目录概念工作流程特征工程模型评估拟合欠拟合过拟合算法分类监督学习回归问题分类问题无监督学习半监督学习强化学习深度学习概念机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测工作流程获取数据，

醋酸洋红就是我·2023-07-15 08:59

机器学习-笔记-持续更新

1.2、基本术语1.3、假设空间1.4、归纳偏好二、模型评估与选择2.1、经验误差与过拟合2.2、评估方

一个努力学习代码的libre·2023-07-15 06:55

基于MATLAB的随机森林算法数据回归预测

每个决策树都是基于不同的数据子集和特征子集构建的，这样可以降低过拟合的风险，并提高模型的泛化能力

qq_39605374·2023-07-15 00:48

机器学习线性回归笔记

它假设输入变量与输出变量之间存在着线性关系，并尝试通过拟合最佳的线性函数来预测输出变量的值。线性回归的核心思想是基于输入变量和输出变量之间存在线性关系的假设，通过拟合最佳的线性函数来预测输出变量的值。

Aresiii·2023-07-14 09:53

【pytorch】同一个模型model.train()和model.eval()模式下的输出完全不同

在训练过程中，dropout层会随机将一部分输入置为零，这有助于防止过拟合。dropout层的这种随机性导致模型的输出在不同的训练迭代之间会有所变化。然而，在

浮云向晚·2023-07-14 04:41

【pytorch冻结网络参数：最全版】

冻结网络参数的一些动机：避免过拟合：当训练数据较少时，神经网络容易过拟合，即在训练集上表现很好，但在测试集上表现差。冻结一些参数可以减少网络的自由度，避免过拟合。