过拟合第3页

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。

AI Dog·2024-02-20 18:17

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法

观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题，如过拟合或欠拟合。超参数随机搜索是一种自动选择最优超参数组合的方法，通过在给定空间内随机选择超参数组合并进行评估，选择性能最佳的超参数组合。

微学AI·2024-02-20 02:59

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

时间序列预测——霍尔特线性趋势法与Holt-Winters方法

该方法基于线性趋势的假设，通过拟合历史数据的线性趋势来预测未来的趋势。霍尔特线性趋势法主要由趋势方程和季节调整两部分组成。趋势方程表示为：Tt=a+btT_t=a+btTt=a+bt其中，(T_t)表

Persist_Zhang·2024-02-14 18:28

回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归

岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（λ∑j=1nβj2\lambda\sum_{j=1}^{n}\beta_j^2λ∑j=1nβj2）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。

抱抱宝·2024-02-13 06:01

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。

是Dream呀·2024-02-12 19:05

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

可以通过查看训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。通过衡量训练集和验证集的误差就可以得出不同结论。1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。这样则说明算法并没有在训练集中得到很好的训练，如果训练集数据的拟合度不高，就是数据欠拟合，就可以说这种算法偏差比较高。也就是我们说的没有训练好。相反，它对于验证集产生的结果是合理的，验证集中的错误率只比训练集的多了1%，所以这种算法偏

心窄·2024-02-12 19:05

2023-02-06：一件关于量化有趣的事情

但是关键问题是这个写好后，如何控制过拟合的风险，以及如何去处理并解释这些挖

aceCrasher·2024-02-12 01:07

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。

魏清宇·2024-02-11 09:55

正态性检验，多元线性和多项式回归，输出具体的回归函数

通过拟合打分看拟合效果。3.这个具体函数能否给出来？答：可以。二、下面分四部分来用代码解决上述问题1.对数据做正态性判断2.对数据做多元线性回归3.对数

huxuanlai·2024-02-10 21:07

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

摘要：多项式回归（PolynomialRegression）是一种回归分析方法，通过拟合一个多项式方程来模拟自变量与因变量之间的非线性关系。

QBoson·2024-02-10 21:06

【机器学习笔记】决策树

决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW

住在天上的云·2024-02-10 17:19

介绍一下四参数曲线拟合算法

四参数曲线拟合是一种数学方法，用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析，以获得一条函数方程，用于对未来的数据进行预测。

耄先森吖·2024-02-10 10:03

MATLAB实现岭回归数学建模算法

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现逐步回归数学建模算法

这种方法的目标是在保持模型预测准确性的同时，减少特征的数量，以防止过拟合或提高模型的解释性。逐步回归通常分为前向逐步回归和后向逐步回归两种方式。

AI Dog·2024-02-10 06:59

RandomForest（随机森林）

,所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用：1、减少决策树带来的过拟合问题

夏日丶·2024-02-10 05:22

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用

1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧4面临的挑战和解决方案4.1数据不平衡4.2过拟合

theskylife·2024-02-09 14:32

机器学习：数据集划分笔记

目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和调参方法1.留出法（Hold-outMethod）2.自助法（Boots

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。

编程到天明·2024-02-07 15:59

智慧海洋建设-Task3 特征工程

分箱特征的重要性：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果

1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}

这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！模型验证评估您的模型性能，以便测试和比较其他选择。

政安晨·2024-02-07 09:18

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同

政安晨·2024-02-07 09:42

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。

一技破万法·2024-02-07 09:06

机器学习笔记

若不将输入数据打乱，则在训练时模型的参数首先用于拟合第一种类型的数据，而当大量的第一类数据连续输入训练时，极易造成参数在第一类数据上过拟合。

想努力的人·2024-02-07 08:06

【机器学习300问】22、什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？

http://t.csdnimg.cn/ZvFiw【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？http://t.csd

小oo呆·2024-02-07 06:00

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。

飞影铠甲·2024-02-07 06:28

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

随机森林算法

Bagging方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

机器学习之决策树（二）

我想就是将训练集完全分开，然而将训练集完全分开，就会使模型复杂度迅速上升，从而出现过拟合的现象。

Vophan·2024-02-06 16:15

机器学习系列——（十二）线性回归

其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

【深度学习理论】持续更新

文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论，一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比（学习的过程分为归纳和演绎），引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢？

一轮秋月·2024-02-06 06:48

Pytorch: nn.dropout

其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

Python 机器学习 K-近邻算法 K值的选择

1）避免过小的K值K值过小可能会导致模型过于复杂，容易受到数据中噪声的影响，从而导致过拟合。

weixin_42098295·2024-02-02 02:10

【计算机视觉】万字长文详解：卷积神经网络

一、计算机视觉概述如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度

Yaoyao2024·2024-02-01 09:50

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

第4章 python深度学习——（波斯美女）

第4章机器学习基础本章包括以下内容：除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例，你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题

weixin_42963026·2024-01-31 05:25

欠拟合和过拟合

本文介绍了欠拟合和过拟合的定义、产生原因以及正则化、正则化的分类；关键字：欠拟合过拟合正则化欠拟合和过拟合的定义欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象

谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

sklearn调包侠之学习曲线和Pipeline

一是绘制学习曲线，看模型的好坏程度（过拟合还是欠拟合）；而是减少代码量，利用pipeline构造算法流水线。学习曲线训练模型通常有三种情况：欠拟合、拟合较好和过拟合。

罗罗攀·2024-01-30 14:22

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第1章统计学习方法概论

3．统计学习的目的4．统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

为什么使用一堆决策树（随机森林）

减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

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