过拟合第40页

什么是过拟合、欠拟合现象以及如何缓解？

前言：在讲解之前，小编必须先陈述这样一个客观事实，就是在模型训练过程中，过拟合或者欠拟合现象基本上可以看作是一个必然会发生的事件，因为我们将不同算法模型应用在同一种数据上构建某一类策略时，最终会挑出表现最好的算法模型

CV技术指南·2022-12-20 04:02

深度学习在训练时对图片随机剪裁（random crop）

在训练学习器时对图片进行随机裁减，背后的一个直觉就是可以进行数据增广（dataaugmentation），防止学习器陷入过拟合。

华南农大-郭庆文·2022-12-20 04:53

风控模型应聘，80%会被问到的面试题

模型过拟合，对经常建模的小伙伴来说是非常熟悉的，稍不留神，模型就出现过拟合了，这让我们在解决模型过拟合问题上花费了不少功夫。同样这个也是在面试中最高频会被Q到的问题。

番茄风控·2022-12-20 02:53

深度学习——超参数设置

一.过拟合1.定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。

請叫我做雷锋·2022-12-19 18:12

【机器学习】正则化&损失函数和梯度下降法

2.过拟合、欠拟合介绍及解决刨析欠拟合：泛化

阿楠KAUAI·2022-12-19 17:48

Understanding and Increasing Efficiency of Frank-Wolfe Adversarial Training

AT存在灾难性的过拟合，在训练过程中对抗精度下降，尽管已经提出了改进，但它们增加了训练时间，鲁棒性与多步AT相去甚远。

你今天论文了吗·2022-12-19 14:46

逻辑回归预测癌症案列

逻辑回归（也会发生线性回归的过拟合）自带正则化。优点：同岭回归一样可以解决过拟合问题。

Crfrozen·2022-12-19 14:09

线性回归——局部加权线性回归

线性回归虽然简单，但是容易出现问题：就是“欠拟合”和“过拟合”，欠拟合是由于我们并不能很好的拟合我们的训练数据，导致出现较大的训练误差；而过拟合是由于我们过度拟合训练数据，导致我们的模型过度复杂而产生较大的测试误差

Donreen·2022-12-19 13:33

机器学习-决策树-剪枝处理

④没有采用剪枝，决策树的结构可能过于复杂，容易出现过拟合。

兰花草999·2022-12-19 12:47

欠拟合与过拟合

什么是欠拟合，什么又是过拟合。机器学习包含了大量统计学的知识，集成了大量的算法和模型，是机器智能化的‘大脑知识’核心。

磨人的Big_data·2022-12-19 12:17

神经网络训练的一般步骤,神经网络常用训练方法

在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。

普通网友·2022-12-19 11:32

SA-UNet：用于视网膜血管分割的空间注意力UNet

此外，这个网络采用结构化的Dropout卷积块代替U-Net的原始卷积块，防止过拟合。尽管UNet变体的性能很好，但它们

不想敲代码的小杨·2022-12-19 11:25

cqh-尘封的 JavaSE 笔记-说明

缺点浮于表面，容易得出过拟合的规律。使用有些地方不懂直接跳过，不用追求连贯性。封面画图3D。声明无偿提供，仅供个人学习

杨无敌之路·2022-12-19 11:33

多项式回归

多项式回归文章目录多项式回归一、多项式回归二、scikit-learn中的多项式回归三、关于PolynomialFeatures四、sklearn中的Pipeline五、过拟合和欠拟合六、解决过拟合问题七

weixin_43485643·2022-12-19 10:05

【机器学习---02】机器学习相关名词解释

文章目录1.损失函数、期望风险、经验风险2.经验风险最小化和结构风险最小化2.1结构风险（正则化）2.2两者的定义3.训练误差与测试误差4.过拟合与欠拟合4.1过拟合及解决方法4.2交叉验证4.3欠拟合

别闹'·2022-12-19 09:44

Task02：基于决策树的分类预测

决策树的主要缺点：模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。不能很好利用连续型特征。预测能力有限，无法达到其他强监督

曾三·2022-12-19 08:47

基于python的分类预测_[Python] 机器学习笔记基于决策树的分类预测

决策树的主要缺点：模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。不能很好利用连续型特征。预测能力有限，无法达到其他强监督模型效果

weixin_39627405·2022-12-19 08:15

sklearn决策树

决策树的核心如何让数据表中找出最佳节点和最佳分枝如何让决策树停止生长，防止过拟合sklearn中的决策树模块sklearn.treesklearn中决策树的类都在“tree”这个模块之下，该模块包含五个类

叁..·2022-12-19 07:28

【机器学习】欠拟合及过拟合与学习曲线、误差来源

模型训练导航：【机器学习】模型训练：scikitLearn线性模型的公式法与三种梯度下降法求解【机器学习】scikitLearn正则化l1,l2,提前停止【机器学习】逻辑回归logit与softmax学习曲线在固定模型的情况下，通过逐步增加训练集的数据数目，绘制训练集和数据集上的均方误曲线，为学习曲线，其代码如下：这里的数据是由二次多项式加噪声生成的，所选模型为简单的线性模型：fromsklear

颢师傅·2022-12-19 04:32

机器学习课后练习题（期末复习题目附答案）

A.软间隔有利于获取更大的分类间隔B.软间隔允许一定的样本分类错误C.硬间隔有利于消除模型的过拟合D.硬间隔要求所有数据分类完全准确,不允许出现

打算改个好听的名字·2022-12-18 16:06

神经网络学习的几种方法

隐藏层的激活值的分布6.3ReLU的权重初始参数小结：6.4BatchNormalization6.4.1BatchNormalization算法6.4.2BatchNorm的评估6.5正则化6.5.1过拟合

Nefelibat·2022-12-18 09:59

Python机器学习：Grid SearchCV（网格搜索）

超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。而在选择超参数的时候，有两个途径，一个是凭经验微调，另一个就是选择不同大小的参数，带入模型中，挑选表现最好的参数。

元神の助手·2022-12-18 09:04

第二门课第一周：深度学习的实践层面

文章目录一、训练，验证，测试集（Train/Dev/Testsets）二、偏差，方差（Bias/Variance）三、机器学习基础四、正则化五、为什么正则化有利于预防过拟合六、dropout正则化七、理解

老干妈拌士力架·2022-12-18 07:44

机器学习算法总结

机器学习两个核心任务：任务一：如何优化训练数据—>主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能—>主要用于解决过拟合问题KNN定义：给定一个训练集，对新输入的未知样本，通过计算与每个训练样本的距离，找到与该实例最邻近的

程序汪赵可乐·2022-12-18 02:14

深度学习之卷积神经网络——学习分享（二）

目录前言三、卷积神经网络CNN——层层搭建1.卷积层Convalution：特征提取2.池化层pooling：减小数学量、降低维度且防止过拟合3.Flatten层:用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化

璐玧·2022-12-18 01:42

过拟合的原因和解决方法

过拟合的原因1、数据量太小这个是很容易产生过拟合的一个原因。

老三是只猫·2022-12-17 17:37

吴恩达机器学习3——逻辑回归、正则化

分类的概念1.2使用线性回归来解决分类模型1.3逻辑回归模型1.4分类边界2.逻辑回归模型logisticregression2.1代价函数2.2梯度下降2.3高级优化方法3.多类别分类：一对多二、正则化1.过拟合问题

old sweet ᝰ·2022-12-17 15:19

机器学习——过拟合问题（线性回归+逻辑斯特回归的正则化推导）

文章目录1.前言2.过拟合问题及其解决方法2.1拟合问题中偏差和方差2.2正则化（regulization）2.3线性回归的正则化2.4逻辑斯特回归的正则化1.前言前面已经推导过线性回归和逻辑斯特回归的梯度下降算法

洛克-李·2022-12-17 15:12

机器学习——线性回归与逻辑回归

两者的优缺点优点模型简单，原理容易理解计算代价不高，易于理解和实现缺点易过拟合特征很多的时候，效果不好处理线性问题效果比较好，而对于更

DCGJ666·2022-12-17 15:37

BatchNorm、L2Norm、LayerNorm

归一化（BatchNormalization）:对每一批数据进行归一化L2正则化（L2regularizationorL2norm）:强制让模型权重只能取较小的值,从而避免过拟合LayerNormalization

非常长寿小熊猫·2022-12-17 15:02

机器学习笔记（七）-主成分分析PCA

Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言解决模型过拟合问题的基本方法有

Blessy_Zhu·2022-12-17 14:19

【TSN（Temporal Segment Networks）】

2、是解决数据少的问题，数据量少会使得一些深层的网络难以应用到视频数据中，因为过拟合会比较严重。针对第一个问题，首先，为什么目前的双流结构网络难以学习到视频的长时间信息？

Shiina丶Mashiro·2022-12-17 14:12

寒假日报（2.3-2.5）

JupyterNotebook的使用，numpy基础，matpotlib绘图KNN（k近邻算法）【分类/非监督学习】线性回归法【回归/监督学习/参数学习】梯度下降法梯度上升法PCA（求数据的主成分）多项式回归（模型泛化【过拟合

奔跑的星黛露·2022-12-17 14:40

深度学习知识点之2---深度学习正则化

深度学习正则化偏差和方差数据集划分偏差与方差的意义解决办法正则化正则化项的理解神经网络中的正则化L1与L2正则化为什么能够防止过拟合Droupout正则化Dropout模型描述问题：为什么需要去做rescaleDroupout

心惠天意·2022-12-17 13:48

深度学习之训练开发测试数据集，偏差与方差，正则化

Bias/Variance2.Basicrecipefordeeplearing三、正则化Regularzation1、正则化形式1、L1，L2正则化2、为什么正则化能防止过拟合四、dropoutregularization1

爱吃肉c·2022-12-17 13:43

python回归算法预测数据_数据回归分类预测的基本算法及python实现

反之，则可能会造成过拟合。因此，合理的

weixin_39611754·2022-12-17 12:32

动手学习深度学习多层感知机部分

当我们训练大容量模型时，我们面临着过拟合的风险。因此，本章将从基本的概念介绍开始讲起，包括过拟合、欠拟合和模型选择。为了解决这些问题，本章将介绍权重衰减和暂退法等正

阮扬才·2022-12-17 09:20

【深度学习】(7) 交叉验证、正则化，自定义网络案例：图片分类，附python完整代码

1.交叉验证交叉验证主要防止模型过于复杂而引起的过拟合，找到使模型泛化能力最优的参数。我们将数据划分为训练集、验证集、测试集。训练集用于输入网络模型作为样本进行学习。

立Sir·2022-12-17 08:36

【周志华机器学习】常见名词与性能度量01

机器学习出来的模型适用于新样本的能力，泛化能力，从特殊到一般离散型：分类连续性：回归监督学习：有标记信息的学习任务-分类和回归无监督学习：没有标记信息的学习任务-聚类和关联训练误差：经验误差测试误差泛化误差：学习器在新的样本上的误差过拟合

AI study·2022-12-16 20:28

ML笔记——CH2模型的评估与选择

仅个人读书笔记.本章介绍了1.学习模型的学习目的、学习方法，如何选择学习模型；2.如何调参；3.评估的方法和依据的性能指标.第2章模型的评估与选择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

猴子姑娘呀·2022-12-16 18:16

CS231n 笔记- 对抗模型和对抗训练

VirtualAdversarialTraining总结对抗样本案例大熊猫的图像加上微小的扰动，人眼看不出来区别，但是模型把最右边的图片分类成长臂猿，而且置信度还比他之前把图片分类成大熊猫的置信度还高对抗干扰是系统性问题扰动导致模型分类出错有点类似于过拟合问题

iwill323·2022-12-16 18:45

ML笔记（2）模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合错误率(errorrate)：分类错误的样本数占样本总数的比例。

孚瓜·2022-12-16 18:15

系统学习CV-lesson2-偏差方差

系统学习CV-lesson2sklearn逻辑回归交叉熵函数无偏估计梯度下降的由来梯度下降反向传播批量梯度下降方差-偏差泛化误差模型学习期望和均值偏差方差偏差与方差噪声欠拟合过拟合策略正则化稀疏性稀疏性与过拟合

aoaoGofei·2022-12-16 17:01

第四章分类器集合，K折交叉验证以及置信区间计算

（corss-validation，简称CV）当评估器对不同的模型参数（“超参数”）进行评估时，如参数C是支持向量机的一个超参数，在模型未调整前，仍有过拟合的风险，因为参数

Big波斯·2022-12-16 16:21

GBDT梯度提升决策树-理清每个细节-附Python代码

随机森林具有很好的抗过拟合特性，且决策树个数对预测偏差的影响较小，调参较为容易。

风风雨雨中寻觅·2022-12-16 11:53

数学推导+纯Python实现机器学习算法14：Ridge岭回归

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达上一节我们讲到预防过拟合方法的Lasso回归模型，也就是基于L1正则化的线性回归。本讲我们继续来看基于L2正则化的线性回归模型。

小白学视觉·2022-12-16 11:40

利用python实现Ridge岭回归和Lasso回归

正则化regularization在介绍Ridge和Lasso回归之前，我们先了解一下正则化过拟合和欠拟合(1)underfit：还没有拟合到位，训练集和测试集的准确率都还没有到达最高。学的还不到位。

艾派森·2022-12-16 11:39

机器学习中如何处理样本不均衡问题

类分成若干子类，分别与B类进入ML模型3）基于聚类的A类分割2.B类过采样(Oversampling)可以避免欠采样造成信息丢失，但是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

aa_JamesJones·2022-12-16 11:38

对训练样本分布不均的思考

可能数量巨多的那一类会过拟合。对于某类样本不够多的情况，需要提高该类权重或者新增该类样本。对于

Lord_sh·2022-12-16 11:37

关于机器学习样本不均衡的思考

样本不均衡会带来什么问题3.3对于样本不均衡有哪些处理方法1.上采样法2.下采样法3.修改损失权重新问题1.样本不均衡不会导致模型只学习到类别比较少的数据，从而也实现较好的分类效能2.我对样本进行上采样，怎么就容易过拟合了

愿航·2022-12-16 11:07

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