过拟合第25页

机器学习中的数学原理——过拟合、正则化与惩罚函数

通过这篇博客，你将清晰的明白什么是过拟合、正则化、惩罚函数。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！

爱睡觉的咋·2023-03-25 03:21

防止过拟合的基本方法

过拟合是训练神经网络中常见的问题，本文讨论了产生过拟合的原因，如何发现过拟合，以及简单的解决方法。发现过拟合问题在训练神经网络时，我们常常有训练集、测试集和验证集三种数据集。

zealscott·2023-03-25 02:51

ElasticNet回归的python实现及与岭回归、lasso的效果比较

正则化是用于解决回归里的过拟合问题，即我们的算法过度拟合了数据，导致算法的泛化能力不足，在新的数据集中预测的效果很差。

博观厚积·2023-03-24 20:17

学习笔记-机器学习-（4）正则化

过拟合（overfitting/highvariance）：为了得到一致假设而使假设变得过度复杂，训练出的模型只能在训练数据上很好的拟合，但在训练数据外的数据集上不能很好地拟合数据，泛化能力差。

饼干和蛋糕·2023-03-24 04:07

神经网络与深度学习第二章阅读

平方损失函数交叉熵损失函数Hinge损失函数风险最小化准则，防止过拟合或是欠拟合优化算法梯度

我的昵称违规了·2023-03-24 01:19

1 . spark ml 随机森林练习代码讲解

随机森林包含多个决策树来降低过拟合的风险。随机森林同样具有易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质。随机森林分别训练一系列的决策树，所以训练过程是并行的。

丑图高手·2023-03-23 08:23

四大常用集成算法（Xgboost，CatBoost，Lightbm，DeepForest）

机器学习结构化数据领域内，有四大常用的集成学习算法，学习能力强，并且均具备一定的抗过拟合能力。分别是Xgboost，CatBoost，Lightbm，DeepForest。

qq_50173095·2023-03-23 07:43

GoogLeNet重要结构：1x1卷积核

但是网络越深越宽容易出现两个缺陷：参数太多，在训练数据集有限的情况下容易出现过拟合网络越大，计算复杂度越高GoogLeNet就是在保证神经网络的深度和宽度的情况下有效的减少参数个数，从而实现一个高效的网络结构

机器不会学习·2023-03-23 01:25

2020-08-30--多项式回归01

主要内容什么是多项式回归scikit-learn中的多项式回归和Pipeline过拟合和欠拟合为什么要使用训练数据集和测试数据集学习曲线多项式回归简介考虑下面的数据，虽然我们可以使用线性回归来拟合这些数据

program_white·2023-03-22 16:32

机器学习：L2正则项（权重衰减）和梯度的理解

正则化方法：L2正则化正则化定义：凡是可以减少泛化误差而不是减少训练误差的方法，都可以称作正则化方法我们其实不用去管什么是泛化误差、什么是训练误差，只需“凡是能减少过拟合的方法都是正则化方法”正则化方法

一只楚楚猫·2023-03-22 07:59

正则化

为了防止过拟合，增加训练样本是一个好的解决方案。此外，还可使用**数据增强、L1正则化、L2正则化、Dropout、DropConnect和早停（Earlystopping）法**等。L1正则化

dingtom·2023-03-21 08:13

第2章模型评估与选择

1、经验误差与过拟合错误率公式分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”。精度=1-错误率，即1-E。学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。

日月一人·2023-03-21 04:09

深度学习之人工神经网络

人工神经网络多项式分类器可以对任何形状（线性或者非线性）的决策面进行建模，但其实际有效性是有限的，因其容易过拟合带噪声的训练数据，而且有时候包含很多的训练参数。因此，在这种情况下

Pomodoro_m·2023-03-20 10:30

ML04-局部加权线性回归

因为数据集本身的影响，一般会产生如下两种情况： |-（1）欠拟合 |-（2）过拟合 我们

杨强AT南京·2023-03-19 17:59

附、常见算法比较及应用

可以可视化分析，容易提取出规则2、可以同时处理标称型和数值型数据3、测试数据集时，运行速度比较快4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时其大小独立于数据库大小缺点：1、处理缺失数据，连续变量比较困难2、易出现过拟合问题

万物皆可代码·2023-03-18 10:21

面试中的深度学习基础问题

文章目录BatchNormalization逻辑斯蒂回归（LR,LogisticRegression)交叉熵与softmax激活函数的意义泛化误差（过拟合）逻辑回归（LogisticRegression

酷暑冷冰·2023-03-17 07:04

2019-10-25 第二课方差正则化dropout归一化梯度

正则化：有助于减少过拟合。L1正则化使模型变得稀疏。（w中有很多0）正则化参数lamda通过验证集来确定。

呼噜毛_·2023-03-15 18:40

人工智能职业导向

程序：算法+文档1.需求分析（约束）2.可行性分析3.概要设计4.详细设计5.检测特征，经验，探测器叫权重（模型）下采样池化数据集：标签：二分类，多分类训练集80%正常假如90%（过拟合）测试集20%异常验证集框架

过期的牙膏·2023-03-15 15:30

Tensorflow深度学习的日常——day-5

什么是过拟合（overfitting）？

唐伟耀·2023-03-14 23:09

调参整理

xgboost调参方法整理训练集、测试集loss容易出现的问题总结trainloss不断下降，testloss不断下降：说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变：说明网络过拟合

ZAK_ML·2023-03-14 19:14

神经网络过拟合什么意思,神经网络中解决过拟合

神经网络,什么过拟合?,什么是欠拟合?欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。

ai智能网络·2023-03-14 07:53

神经网络怎么解决过拟合,解决神经网络过拟合

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。

「已注销」·2023-03-14 07:11

神经网络解决过拟合的方法,神经网络过拟合解决

神经网络拟合函数的小例题。人工神经网络第一次作业题目：使用函数sin()autecu试验MATLAB中的BP算法1、改变不同训练算法，观察效果；2、改变参数a,c的值，观察效果；3、改变隐层神经网络个数，观察效果；4、尝试：加入噪声的训练效果。一、改变不同训练算法，观察效果在MATLAB中，BP网络的训练函数一共有以下几种，改变不同训练算法，观察效果就是在其他参数不变只改变程序中训练函数的情

「已注销」·2023-03-14 07:11

文文学霸·2023-03-14 07:41

过拟合与欠拟合

面试就该这样答系列Q1:过拟合和欠拟合的原因及解决方法过拟合和欠拟合在日常训练模型中一定会遇见。那么它产生的原因是什么？又该如何解决？面试时又该如何回答？

AI有温度·2023-03-14 07:36

第二章-pytorch实现深度神经网络与训练

目录1.随机梯度下降算法2.优化器3.损失函数3.1均方误差损失3.2交叉熵损失4.防止过拟合4.1过拟合的概念4.2防止过拟合的方法5.网络参数初始化5.1网络参数初始化方法5.2参数初始化方法应用实例

城南皮卡丘·2023-03-13 20:22

【机器学习算法系列】正则化解析

1、正则化原理概述1.1正则化简述当将线性回归和逻辑回归等模型应用到某些特定的机器学习应用时，经常会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致模型效果很差。

朱小敏的小书屋·2023-03-13 19:17

正则化的认识

正则化是一种用于解决过拟合问题的机器学习方法，过拟合模型是指机器学习模型在训练数据上表现良好，但是测试数据上表现不佳的情况，正则化就是通过向模型的损失函数中加入“惩罚项”以便于防止过拟合。

灼清回梦·2023-03-13 07:58

d2l过拟合章节引申出多项式回归流程

在第四章节过拟合例子中，其中构造的多项式回归操作流程吸引笔者兴趣，为提升代码能力故做此博文，详细debug该操作。

我想吃鱼了，·2023-03-13 07:45

2020-02-15

一、模型选择、过拟合和欠拟合权重衰减、重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；权重衰减等价于L2。L2范数正则化（regularization）。

是新垣结衣·2023-03-11 16:27

xgb一些常见问题汇总

3）当模型结果严重过拟合时

这是沸羊羊的干爹·2023-03-11 12:41

一文详解CNN 解决 Flowers 图像分类任务

目录前言加载并展示数据构件处理图像的pipeline搭建深度学习分类模型训练模型并观察结果加入了抑制过拟合措施并重新进行模型的训练和测试前言本文主要任务是使用通过tf.keras.Sequential搭建的模型进行各种花朵图像的分类

·2023-03-11 00:08

机器学习笔记3_Adaboost

一般来说，Ensemble模型适合于过拟合的模型，包括bagging和boosting.3.1Bagging其中Bagging是单独训练每个分类器，然后用平均或者投票的方法组合，boosting的方法则是分类器之前存在强依赖

cuiyr123·2023-03-10 15:35

机器学习课程复习

主成分分析（PCA）原理当样本数远小于特征数怎么办与奇异值分解的异同CNN卷积和池化工作原理池化也叫子采样CNN过拟合风险措施SGD核方法核方法是一类把低维空间的非线性可分问题，转化为高维空间的线性可分问题的方法

dra_p0p3n·2023-03-10 07:29

解决训练样本类不均衡问题

缺点：随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Speci

可爱的黑山样·2023-03-10 07:57

样本不均衡问题及解决方法

方法1.过采样也叫上采样、重采样，通过增加少数类别的样本来改变不同类别的样本比例，达到类别比例均衡方法1：复制多份少数样本，容易发生过拟合方法2：SMOTE算法，领用邻

Bruce-XIAO·2023-03-10 07:46

[2] 样本不均衡问题及其解决办法

5.1LogisticRegression（逻辑回归模型）代码：lr_l2=LogisticRegression(penalty="l1",#正则化，防止过拟合，包括l1和l2C=0.5,#正则化强度，

猿上加猿·2023-03-10 07:46

深度学习 - 模型的优化和过拟合问题

优化函数、学习速率与反向传播算法学习速率（learning_rate）梯度就是表明损失函数相对参数的变化率,对梯度进行缩放的参数被称为学习速率（learningrate）；学习速率是一种超参数或对模型的一种手工可配置的设置,需要为它指定正确的值。如果学习速率太小，则找到损失函数极小值点时可能需要许多轮迭代；如果太大，则算法可能会“跳过”极小值点并且因周期性的“跳跃”而永远无法找到极小值点。在具体实

壮壮不太胖^QwQ·2023-03-09 16:00

【神经网络】Dropout原理

Dropout深度神经网络的参数量巨大，容易出现过拟合。Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的技术。常用的防止过拟合的方法：在训练过程中，当模型在验证集上效果开始变差的时候，停止训练。

沐兮Krystal·2023-03-09 16:28

神经网络--从0开始搭建过拟合和防过拟合模型

今天来学习一下如何从0开始搭建过拟合和防过拟合模型，本文是从零开始的，如有需要可自行跳至所需内容~本文目录：一、Fashion-MNIST数据集简介1.数据库内容2.数据量3.数据及标签的具体形式4.显示随机数据样本及对应标签二

是Dream呀·2023-03-09 16:27

算法工程师-基础面试题

偏差表示一个模型在不同训练集上的平均性能与最优模型的差异,刻画了模型的拟合能力.偏差较大,可以通过增加数据特征,提高模型的复杂度,减小正则化系数等操作来改进.方差表示一个模型在不同训练集上的差异,刻画了一个模型是否容易过拟合

菜鸟程序猿啊~·2023-03-09 07:44

花书学习笔记--神经网络实践方法论

目录性能度量准确率查准率precision和召回率recall覆盖（coverage）基准模型如何判断遇到的是什么问题ModelBias（模型偏差）OptimizationIssue（没做好优化）Overfitting（过拟合

iwill323·2023-03-08 21:50

机器学习总结（lecture 4）算法：逻辑回归Logistic Regression （LR）

lecture4：逻辑回归LogisticRegression目录lecture4逻辑回归LogisticRegression目录1分类和模型表示2逻辑回归1逻辑回归的代价函数的选取3过拟合和正则化1分类和模型表示先来谈谈二分类问题

九方先生·2023-02-27 18:19

K近邻算法

k值的选择：k较小，容易被噪声影响，发生过拟合。k较大，较远的训练实例也会对预测起作用，容易发生错误。分类决策规则：多数表决（应该也可以根据距离使用带权重的表决方式）。

匠人_C·2023-02-25 07:29

深度学习模型训练的结果及改进方法

深度学习模型训练的结果及改进方法模型在训练集上误差较大：解决方法：1.选择新的激活函数2.使用自适应的学习率在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差（过拟合）：解决方法：1.减少迭代次数2.正规化（Regularization

沧海Yi粟·2023-02-24 16:16

Python机器学习入门笔记（3）—— 线性回归

目录线性回归算法简述LinearRegression()APISGDRegressorAPILinearRegression()和SGDRegressor对比过拟合与欠拟合岭回归应用场景线性回归算法简述线性回归是一种基本的机器学习算法

陈子青 - See·2023-02-21 10:02

每日总结-day02

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录一、面试补充1、什么是过拟合与欠拟合并且如何解决过拟合与过拟合二、LeetCode1.移除元素2.有序数组的平方3.长度最小的子数组一

Relissc_Cao·2023-02-21 07:11

297个机器学习彩图知识点（12）

1.随机梯度下降2.停用词3.不平衡数据策略4.过拟合策略5.监督式深度学习的核心规则6.监督&非监督学习7.支持向量机分类器8.软间隔分类9.支持向量10.SVC的径向基函数核11.T统计量12.双曲正切激活函数

·2023-02-20 22:03

卷积神经网络语义分割,图像分割神经网络算法

百度/谷歌搜索过拟合overfitting，个人会优先尝试减小网络规模，比如层数、卷积滤波器个数、全连接层的单元数这些。

快乐的小蓝猫·2023-02-20 14:24

卷积神经网络图像分割,卷积神经网络图像识别