过拟合第37页

CAM简介

池化（最大池化，平均池化，全局平均池化【GAP】）的作用：正则化（防止过拟合，降低维度，保留主要特征的同时减少计算量，减少了参数数量）使用GAP来代替FC，优点是最小化参数数量的同时保持高性能，结构变得简单

LHG@WL·2022-12-28 20:41

pytorch-----过拟合（Trick）-交叉验证

俩个问题1.怎么检测过拟合2.怎么减少过拟合如何检测overfittingtrain-val-testimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

页页读·2022-12-28 18:07

TensorFlow中的交叉验证

交叉验证是用来避免模型的过拟合和欠拟合现象Train,TestTrain,val,testEvaluateduringtrainTestaftertrainingk-foldcrossvalidation

糖公子没来过·2022-12-28 18:37

主成分分析——PCA降维Python实现及碎石图

在我们进行数据处理的时候为了提高计算速度、去除多余的特征、减少过拟合的可能；我们会经常用到降维进行数据预处理，用较少的变量代替原来较多的变量。

泡泡怡·2022-12-28 18:01

图像分类-神经网络结构，（leetcode704 278）

同时，ReLU有效防止了过拟合现象的出现。由于ReLU激活函数的高效性

HammerHe·2022-12-28 17:46

机器学习强化(决策树和随机森林)

一、鸢尾花数据的决策树分类及树深度与过拟合关系importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearnimporttreefromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimpor

weixin_54475711·2022-12-28 16:35

【机器学习】随机森林思想解读

问题随机森林算法思想，怎么增加随机性，如何评估特征重要性，为什么不容易过拟合随机森林思想怎么添加的随机性随机森林(RF)是Bagging的一个变体。

秋天的波·2022-12-28 16:14

对抗网络学习-FGSM对抗样本生成

为什么这样轻微的扰动可以对神经网络造成如此大的影响，业界目前的共识认为这不是过拟合的结果，而是因为输入特征维度过高和模型的线性性质导致的。深度模型本实确实是

Vampont·2022-12-28 13:54

【机器学习（六）】过拟合问题及正则化

过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。或者说，这个算法具有高偏差。第二种恰当地拟合了训练集。

趴抖·2022-12-28 12:07

39. 深度卷积神经网络（AlexNet）代码实现（在colab上）

这使得模型更健壮，更大的样本量有效地减少了过拟合。

chnyi6_ya·2022-12-28 10:01

55-sklearn中的逻辑回归

不过，既然引入了多项式项，我们的模型就会变得非常复杂，一不小心就会出现过拟合的情况。解决过拟合的问题，一个常规的手段就是之前学习的模型正则化的方式。

蓝子娃娃·2022-12-28 09:33

【OpenCV】利用OpenCV中的KNN算法实现手写数字和手写字母的识别

距离度量：一般采用欧式距离度量，常用的距离度量方式还有：曼哈顿距离、切比雪夫距离K值是可以设置的变量：K值过小：k值小，特征空间被划分为更多子空间，整体模型变复杂，容易发生过拟合，k值越小，选择的范围就比

只须一笑不须愁X·2022-12-28 07:23

过拟合与欠拟合原因及解决办法、正则化类别、维灾难、正则化线性模型、岭回归、Lasso 回归、Elastic Net (弹性网络)、岭回归函数及案例使用、sklearn模型的保存和加载

一、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(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合

learning-striving·2022-12-28 07:16

机器学习中的模型选择和评估

机器学习中的模型选择和评估1.介绍2.模型拟合效果2.1欠拟合与过拟合表现方式2.2避免欠拟合与过拟合的方法3.实例分析3.1鸢尾花数据集3.2对鸢尾花数据进行聚类1.介绍在机器学习系统中，如何训练出更好的模型

大作家佚名·2022-12-28 04:58

深度学习中的过拟合&欠拟合

过拟合：在训练集中表现优越，在验证测试集中表现较差。准确率较低。在机器学习中，过拟合会使模型的预测边差，通常发生在模型过于复杂的情况下。

无能者狂怒·2022-12-28 02:19

AlexNet 深度学习奠基作之一（1）

2012年发表imagenet一百二十万的图片1000个种类cv对于刷榜是非常在意的AlexNet有六千万的参数，和65000的神经元为了减少过拟合我们使用了dropout很work很有效而且这篇文章没有

：）�东东要拼命·2022-12-28 02:47

深度学习-模型选择+过拟合欠拟合

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和测试数据集：验证数据集：用来评估模型好坏的数据集一般拿出50%的数据作为验证数据集，另外50%的数据用作训练。一定一定不要跟训练数据混在一起！！！测试数据集：只用一次的数据集例如：高考一次定结果我出价的房子的实际成交价不能再根据测试数据集去修改模型（当验证数据集用了）就是说，比如将训练数据分为三块。第一次

一只乐观的叮当猫·2022-12-28 02:17

读西瓜书笔记（二）模型评估与选择

读西瓜书笔记（二）模型评估与选择（一）误差与过拟合1.经验误差(empiricalerror)/训练误差(trainingerror)与泛化误差(generalizationerror)错误率(errorrate

謙卑·2022-12-28 02:16

深度学习相关概念：过拟合与欠拟合

Jasper0420·2022-12-28 02:43

深度学习 --- 过拟合和欠拟合

开发平台：jupyterlab运行环境：python3、TensorFlow2.x过拟合和欠拟合1.过拟合和欠拟合的原因2.过拟合和欠拟合的解决办法3.图示举例3.1线性函数拟合（正常情况）3.2线性函数拟合

deng_den·2022-12-28 02:11

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合

我们关心的是泛化误差，而非训练误差。这也给我们一定启示啊，光背题是行不通滴，要理解背后的本质和逻辑Attention：验证数据一定不要和训练数据混在一起！也不能用测试数据集来调超参数！好处是尽可能地把数据作为训练数据集，坏处是代价高（因为要跑多次）。k越大，效果越好，但是k的选择一般要在能承受的计算成本之内。另外，这种方法适用的情况是没有足够多数据的时候数据简单，应该选择比较低的模型容量，就会得到

Whisper_yl·2022-12-28 02:09

深度学习之模型选择，过拟合和欠拟合

模型选择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和测试数据集验证数据集：一个用来评估模型好坏的数据集例如拿出50%的训练数据不要跟训练数据混在一起（常犯错误）测试数据集：只用一次的数据集K-则交叉验证解决没有足够多的训练数据（这是常态）算法：将训练数据分割成K块依次使用第i块为验证数据集，其余的作为训练数据集报告K个验证集误差的平均常用：K=5或1

Summerke123·2022-12-28 02:36

【机器学习】特征选择方法总结

●减少模型复杂度，避免过拟合。●特征数少，有利于解释模型。●如果选择对的特征子集，模型准确率可能会提升。

我爱Python数据挖掘·2022-12-28 01:43

几种常用的特征选择方法

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

墨岚❤️·2022-12-28 01:04

pytorch基础操作(六)利用L2范数(权重衰减)解决线性模型过拟合问题

一、一些概念训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。泛化误差（generalizationerror）是指，模型应⽤在同样从原始样本的分布中抽取的⽆限多数据样本时，模型误差的期望。我们永远不能准确地计算出泛化误差。在实际中，我们只能通过将模型应⽤于⼀个独⽴的测试集来估计泛化误差，该测试集由随机选取的、未曾在训练集中出现的数据样本构成。模型复杂性：通常对于神经⽹

undo_try·2022-12-27 23:56

机器学习笔记：第2章模型评估与选择

一、经验误差与过拟合经验误差/训练误差：学习器在训练集上的误差。泛化误差：学习器在新样本上的误差。过拟合：经验误差小但是泛化误差大，则发生过拟合现象。

菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

【神经网络中：常见的几种参数更新方法(SGD、Momentum、AdaGrad、Adam、RMSProp、Adadelta）权值初始值、Batch Norm、过拟合、抑制过拟合】

1训练数据（training_data)、验证数据(validation_data)、测试数据(testing_data)的区分：训练数据：模型参数（权重和偏置）的学习，建立模型验证数据：模型超参数性能的评估（超参数：模型算法本身设置的参数如学习率、epoch、batch_size、初始权值、卷积核个数和大小等等）测试数据：评估模型的泛化性能2常见的几种参数更新方法：SGD（随机梯度下降法）、Mo

菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

深度学习学习笔记总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec

欢桑·2022-12-27 20:21

神经网络基础知识总结与理解

np.random.RandomState.rand()3、np.vstack()4、np.mgrid[]+np.c_[]+array.ravel()二、常用概念1、复杂度2、学习率3、激活函数4、损失函数5、欠拟合和过拟合

lunat:c·2022-12-27 18:58

3.多项式回归和模型评估（解决过拟合）

这节我们会介绍多项式回归和在机器学习中最常遇到的问题过拟合.欠拟合主要介绍使用模型正则化来解决过拟合的问题,1.多项式回归之前学习过线性回归的，我们学习多项式回归会很简单.我们遇到的很多都是非线性的问题

小爷很皮·2022-12-27 14:00

【机器学习】多项式回归案例四：员工职位与薪回归模型分析

员工职位与薪资多项式回归模型3多项式回归案例四：员工职位与薪资多项式回归模型3.1.1模块加载与数据读入3.1.2数据可视化3.1.3模型创建与应用3.1.4模型对比3.1.5模型过拟合手动反爬虫，禁止转载

百木从森·2022-12-27 14:26

0范数、1范数、2范数

系列文章目录参考文献[1][2][3][4][5][6][7]文章目录系列文章目录参考文献前言一、向量范数二、矩阵范数前言列举常用的向量范数和矩阵范数的定义，秃然爱上coding范数引入是为了防止过拟合

D_JQ·2022-12-27 13:23

Python机器学习04——惩罚回归

惩罚回归介绍惩罚回归听着很奇特，其实就是普通的最小二乘回归的损失函数后面加了一个惩罚项，从而可以让模型的系数变小，即系数收缩，降低模型的复杂性，防止过拟合。

阡之尘埃·2022-12-27 12:49

机器学习（五）模型评估与优化

目录一、定义和公式1.过拟合Overfit与欠拟合Underfit2.数据分离与混淆矩阵ConfusionMatrix3.模型优化二、代码实战1.酶活性预测1.1建立线性回归模型，计算测试数据集上的R2

想要好好撸AI·2022-12-27 12:47

Python实现过采样和欠采样

因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SM

水云仙君·2022-12-27 12:08

神经网络的过拟合是什么,神经网络数据拟合例题

1、神经网络如何防止过拟合？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。

阳阳2013哈哈·2022-12-27 09:13

决策树-sklearn

2.如何让决策树停止生长，防止过拟合。1.2sklearn中的决策树（分类树）sklearn官网：http://scikit-learn.

要努力啊啊啊·2022-12-27 08:53

xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）

XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准；正则项避免树过拟合；Block存储可以并行计算等。

直方大·2022-12-27 07:12

07组第三次作业卷积神经网络

07组第三次作业卷积神经网络Part1视频学习一、绪论1.1卷积神经网络全连接在图象处理上会导致参数过多->可能导致过拟合卷积神经网络，局部关连，参数共享1.2卷积神经网络的应用分类、检索、检测、分割、

zzf_521·2022-12-27 07:08

第03周：吴恩达 Andrew Ng 机器学习

学习目标：完成过拟合问题与神经网络的理论学习整理笔记完成编程作业并整理学习内容：7过拟合问题7.1什么是过拟合过拟合问题出现在变量过多的时候，这时训练出的假设函数能很好地拟合训练集，所以此时的代价函数也可能非常接近于

MANDYBOOM·2022-12-27 06:49

机器学习day01

机器学习day011.机器学习的一些概念---有监督，无监督，泛化能力，过拟合欠拟合（方差和偏差以及各自解决办法），交叉验证欠拟合和过拟合学习曲线复杂程曲线如何解决欠拟合和过拟合评估方法：留出法交叉验证法自助法

go all out·2022-12-27 03:40

ML (Chapter 2): 模型评估与选择

目录经验误差与过拟合基本术语损失函数和风险函数经验风险最小化与结构风险最小化泛化误差上界(generalizationerrorbound)评估方法留出法(hold-out)交叉验证法(crossvalidation

连理o·2022-12-27 03:06

传智播客回归问题学习笔记

恶性乳腺癌肿瘤预测回归算法之线性回归损失函数梯度下降算法LinearRegressionsklearn.linear_model.LinearRegression方法属性加入交叉验证线性回归案例分析波士顿房价预测欠拟合与过拟合解决过拟合的方法欠拟合过拟合回

天人合一peng·2022-12-27 03:05

ML - 多项式回归

文章目录由来什么是多项式回归代码实现多项式回归创建数据使用线性回归拟合数据添加一个特征x2x^2x2scikit-learn中的多项式回归和PipelinePolynomialFeatures类的使用Pipeline非线性拟合的陷阱过拟合和欠拟合过拟合和欠拟合使用线性回归使用多项式回归

伊织code·2022-12-27 03:04

【ML】欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）实践（基于sklearn）

【ML】欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）实践（基于sklearn）数据集加载数据可视化数据一阶模型（欠拟合）训练预测+评估可视化二级模型（符合要求）五阶模型（过拟合）

胡子哥_·2022-12-27 03:00

吃瓜教程-Task4（第5章）

1.4常用的处理过拟合问题方法：1.早停；2.正则化。1.5常用跳出局部最小方法：1.多次重置初始化参数；2.“模拟退火”方法；3.随机梯度下降法；

爬树的小孩·2022-12-26 14:25

Python 基于朴素贝叶斯根据症状预测疾病，疾病预测模型

贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单。

医学小达人·2022-12-26 14:19

搭建CNN网络训练fashion-mnist数据集（加入过拟合手段对比）

Vicky__3021·2022-12-26 10:15

一、迁移学习与fine-tuning有什么区别？

问题是，数据集很少（只有1000张数据），里面有多干扰的信息，你发现从零训练开始训练yolo的效果很差，很容易过拟合。

YAYA视觉·2022-12-26 09:26

深度学习分类类别不平衡_深度学习样本不均衡问题解决

在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面(简单粗暴)、算法层面(复杂)。

weixin_39755952·2022-12-26 09:08

推荐频道

过拟合