过拟合第2页

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

奋力向前123·2025-02-14 21:31

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

4.2 过拟合与欠拟合

4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

望云山190·2025-02-07 05:11

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

scikit-learn实现SVM

这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核

PeterClerk·2025-02-04 19:23

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。

IT古董·2025-02-04 11:44

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五

陈小虾·2025-01-29 10:18

06-机器学习-数据预处理

数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合

不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？

·2025-01-22 20:09

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应，导致了过拟合或欠拟合的问题。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

python 特征选择方法_【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

Blair Long·2025-01-19 15:14

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习：二十七、决策树集合】

决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对

KeyPan·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。

cxr828·2025-01-19 07:09

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。

KeyPan·2025-01-17 13:35

机器学习模型调优指南

通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

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

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