过拟合第53页

决策树的预剪枝和后剪枝

为了防止决策树模型的过拟合，有预剪枝和后剪枝两种剪枝方法。预剪枝：在决策树生成的过程中，预先估计对结点进行划分能否提升决策树泛化性能。如果能提升，则对此结点进行划分，否则不划分。

鸡汤本汤·2022-11-23 18:10

机器学习--决策树二（预剪枝和后剪枝）

二、为什么要剪枝剪枝是决策树算法应对过拟合的一种策略，因为在学习过程中，决策树根据训练样本进行拟合，生成了针对于训练数据集精确性极高的模型。但是训练数据集，不可避免是一种有偏的数据。

梦里她落·2022-11-23 18:08

机器学习——决策树剪枝处理

剪枝目的：首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。

亓小佐·2022-11-23 18:37

决策树之剪枝处理、连续值处理

首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。

lullaby_UUN·2022-11-23 18:36

深度学习面试题

4，简述一下sigmoid函数5，神经网络中哪些方法可以避免过拟合？Dropout加L1/L2正

baobei0112·2022-11-23 18:29

机器学习——决策树的剪枝

算法构建的决策树可能存在以下问题：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；③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

Gucciwei·2022-11-23 18:28

【动手学深度学习】用多项式回归来探索过拟合、欠拟合的概念（含源代码）

目录：多项式回归一、多项式回归的具体实现步骤1.1导包1.2生成数据集1.3对模型进行训练和测试1.4三阶多项式函数拟合(正常)1.5线性函数拟合(欠拟合)1.6高阶多项式函数拟合(过拟合)二、源代码一

旅途中的宽~·2022-11-23 17:05

【动手学深度学习】权重衰减（含Pytorch从零开始实现的源代码）

2.1准备数据2.2初始化模型参数2.3定义L2L_2L2范数惩罚2.4定义训练代码实现2.5是否加入正则化2.5.1忽略正则化2.5.2加入正则化三、简单实现四、源代码一、理论知识前面我们已经介绍学习了过拟合的问题

旅途中的宽~·2022-11-23 17:05

《深度学习DEEP LEARING》花书---机器学习部分 5.2 关键词容量过拟合欠拟合假设空间学习笔记分享（欢迎指正）

目录泛化误差(generalization)欠拟合过拟合容量（capacity）假设空间（hypothesisspace）举例小结首先引入一个概念：泛化误差(generalization)通常情况下，当我们训练机器学习模型时

ashley_ya_·2022-11-23 16:34

python网格搜索核函数_(转载)Python机器学习笔记GridSearchCV（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。

weixin_39942992·2022-11-23 14:10

决策树——剪枝

过拟合是决策树构建过程中常见的问题，信息失衡、噪声等问题都会导致过拟合，剪枝则是提高决策树模型泛化能力的重要手段，下面对常用的剪枝方法作一些介绍。

Vincent8080·2022-11-23 14:00

决策树——剪枝算法

一、剪枝目的避免过拟合现象，提升模型的泛化效果二、剪枝方法剪枝算法主要分为两种，预剪枝和后剪枝2.1预剪枝预剪枝是在构建决策树的过程中，提前停止使模型性能变差的分支预剪枝方法：当树的深度达到一定的规模，

贪心西瓜·2022-11-23 14:30

分类：决策树——剪枝

过拟合是决策树构建过程中常见的问题，信息失衡、噪声等问题都会导致过拟合，剪枝则是提高决策树模型泛化能力的重要手段，下面对常用的剪枝方法作一些介绍。

hgz_dm·2022-11-23 14:54

决策树后剪枝算法（二）错误率降低剪枝REP

它允许决策树对训练集过拟合，再通过删除对泛化精度无贡献的子分支，从而修剪出一颗较小的树。以下列出几种较常见的后剪枝算法，及其机制对比：CCPREPPEPMEP剪枝方式自底向

BigBoboboy·2022-11-23 14:22

决策树后剪枝算法（四）最小错误剪枝MEP

它允许决策树对训练集过拟合，再通过删除对泛化精度无贡献的子分支，从而修剪出一颗较小的树。以下列出几种较常见的后剪枝算法，及其机制对比：CCPREPPEPMEP剪枝方式自底

BigBoboboy·2022-11-23 14:51

决策树——剪枝处理

剪枝处理1：剪枝处理的原因“剪枝”是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段，因此，可通过“剪枝”来一定程度避免因决策分支过多，以致于把训练集自身的一些特点当做所有数据都具有的一般性质而导致的过拟合2：剪枝的基本策略预剪枝

weixin_54881329·2022-11-23 14:21

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记06：模型选择、欠拟合和过拟合、代码实现

前文回顾：多层感知机、详细代码实现文章目录一、模型选择1.1两种误差1.2两种数据集1.3K-折交叉验证1.4总结二、过拟合和欠拟合2.1过拟合和欠拟合2.2模型容量2.2.1模型容量定义2.2.2模型容量的影响

鱼儿听雨眠·2022-11-23 13:22

【动手学深度学习（笔记）】深度学习基础（TensorFlow版）

Softmax回归（分类问题）图像分类数据集Softmax回归的从零开始实现Softmax回归的简洁实现多层感知机激活函数（从线性到非线性）多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现模型选择、欠拟合和过拟合多项式回归权重衰减

手写的现在ing·2022-11-23 13:19

模型选择+过拟合&&欠拟合【动手学深度学习v2】

笔记源于：李沐老师的视频讲解1.模型选择误差训练误差：模型在训练数据上的误差测试误差：在测试数据上的误差，也叫泛化误差数据集训练数据集：用于训练模型参数验证数据集：用于评估模型的好坏。调参使用测试数据集：用于测试，只用一次K-则交叉验证将训练数据集分为k份，选其中一份作为验证集，剩下作为训练集，循环k次不同的验证集。以k次的均值作为最终的精度衡量在没有足够多的数据时使用。K一般取5或10，数据集小

hei_hei_hei_·2022-11-23 13:16

学习笔记||tensorflow-过拟合及解决

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline(train_image,train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()model.compi

Amber_15·2022-11-23 13:15

模型选择 + 过拟合和欠拟合（动手学深度学习v2）笔记

训练误差和泛化误差训练误差（trainingerror）：模型在训练数据集上计算得到的误差泛化误差（generalizationerror）：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，模型误差的期望验证数据集和测试数据集验证数据集：选择模型超参数，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。训练数据集：训练模型参

没咋了·2022-11-23 13:44

人工智能-线性回归2--房价预测、欠拟合过拟合、正则化、模型保存加载

人工智能-线性回归1–损失函数、正规方程、梯度下降法人工智能-线性回归2–房价预测、欠拟合过拟合、正则化、模型保存加载7，案例：波士顿房价预测回归性能评估MSEfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLine

海星？海欣！·2022-11-23 12:56

深度学习系列笔记03多层感知机（上）

2.3.2sigmoid函数2.3.3tanh函数3多层感知机的从零开始实现3.1初始化模型参数3.2激活函数zeros_like函数记录：3.3模型定义3.4损失函数3.5训练4多层感知机的简洁实现5模型选择、欠拟合和过拟合

三木今天学习了嘛·2022-11-23 12:27

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记07：权重衰退、正则化

前文回顾：模型选择、欠拟合和过拟合文章目录一、权重衰退1.1硬性限制1.2柔性限制（正则化）1.3参数更新法则1.4总结二、代码实现2.1从零开始实现2.1.1人工数据集2.1.2模型参数2.1.3L2L

鱼儿听雨眠·2022-11-23 12:57

【学习笔记】深刻理解L1和L2正则化

通俗来说，即凡是能减少过拟合的方法，都是正则化方法。补充概念范数可以理解为把空间中两个点的距离这个概念给拓展。如权重W为一个高维的向量，或高维空间中的一

咸鱼不垫底·2022-11-23 12:56

深度学习-torch-卷积神经网络

经典的卷积神经网络有1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.GoogleNet5.ResNet6.MobileNet二、卷积神经网络的基本组成部分卷积层：用于特征提取池化层：降维、防止过拟合全连接层

从梦到西洲·2022-11-23 12:54

动手学深度学习——学习笔记（Task3）

过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差验证数据集欠拟合和过拟合现象模型复杂度对欠拟合和过拟合的影响应对方法权重衰减丢弃法总结循环神经网络进阶通过时间反向传播门控循环单元（GRU）长短期记忆（LSTM

轻沉·2022-11-23 12:51

动手学深度学习——学习笔记（Task1）

在观察和了解了模型的过拟合现象后，我们将介绍深度学习中对过拟合的常用方法：权重衰减和丢弃法。线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。线性回归模型表

轻沉·2022-11-23 12:20

深度学习CV方向学习笔记3 —— Dropout

目录1Dropout定义2Dropout数学原理3Dropout率的设定4参考链接1Dropout定义Dropout，随机失活，是一种网络正则化办法，用于缓解模型过拟合的策略，减少神经元关联的边，能提升泛化能力

CangMuer·2022-11-23 12:16

深度学习笔记——深度学习技巧

（1）过拟合（2）激活函数（3）学习率2、梯度消失？盲目增加网络层数很容易导致发生梯度消失现象，尤其是使用sigmoid作为激活函数的时候。

千君一发·2022-11-23 12:13

深度学习——模型选择+过拟合和欠拟合（笔记）

1.训练误差：模型在训练数据上的误差泛化误差（关心）：模型在新数据上的误差例：模拟考试表现好（训练误差），不代表未来考试表现好（泛化误差）2.①验证数据集（无训练）：评估模型好坏的数据集拿出50%的训练数据，不要跟训练数据混在一块（注意）②测试数据集：只用一次的数据集，不在训练使用。在结束使用如:未来的考试成绩，我出售房子的实际成交价。综上：打个比方:训练集平时作业题，验证集模拟考试，测试集期末考

jbkjhji·2022-11-23 12:12

【笔记】动手学深度学习-权重衰退

echo_gou·2022-11-23 12:42

深度学习——权重衰退L2正则化（笔记）

一权重衰退—L2正则化：抵消过拟合的方法。防止损失函数最优导致过拟合，把损失函数最优点拉一拉。1使用均方范数作为硬性限制①通过限制参数值的范围控制模型容量在优化loss的时候上限制。

jbkjhji·2022-11-23 12:35

深度学习——丢弃法（笔记）

输入数据加入随机扰动可以防止过拟合，泛化性更好。等价于一种正则方式，在层之间加入噪音。①使用有噪音的数据等价于Tikhonov正则（正则化防止过拟合）②丢弃法：在层之间加入噪音。

jbkjhji·2022-11-23 12:35

机器学习和深度学习中，L2正则化为什么能防止过拟合？

正则化是为了降低模型的复杂度，模型过于复杂，则过拟合；与傅里叶变换类似，高频的部分表示细节，尽量减少高频部分的影响；傅里叶级数也是，高阶表示细节；当阶数较高时，在不降低拟合结果的前提下，降低高阶项的系数

ysh1026·2022-11-23 10:55

正则化防止过拟合

1.正则化的作用当训练数据比较少时，或模型训练过度时，常常会导致过拟合。正则化主要作用就是通过减小模型的复杂度来防止过拟合，提高泛化能力。

words8·2022-11-23 10:53

BP神经网络

虽然对于分类问题，可以运用Logistic回归，但是对于一些过于复杂的非线性训练集合，既分类问题，Logistic回归的决策边界可能会过于复杂，而且可能会导致过拟合的问题，如下图所示：对于这个有两个特征变量和的分类问题

Viokiri·2022-11-23 10:52

过拟合问题

什么是过拟合？以预测房价为例，只有一个输入特征，为房屋的大小。

Viokiri·2022-11-23 10:50

欠拟合、过拟合以及正则化

欠拟合、过拟合1.欠拟合、过拟合下面通过图示，来形象的解释欠拟合、过拟合的概念：（1）第一种模型过于简单，没有很好的扑捉到数据的特征。

侬本多情。·2022-11-23 10:50

过拟合和正则化

这里写自定义目录标题欠拟合解决方法过拟合过拟合的原因防止过拟合的方法L1/L2正则化L1正则化L2正则化在深度学习领域，训练模型时，我们不仅要求模型对训练数据集有很好的拟合（较低的训练误差），同时也希望它可以对未知数据集

xzx9·2022-11-23 10:18

【优化策略】解决过拟合——正则化和权重衰减

1.概念区分：权重衰减等价于L2正则化，是一种常用的解决过拟合方法，正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使得学出的模型参数比较小，通常接近于0。

俭任G·2022-11-23 10:48

动态正则化权重系数_权重衰减防止过拟合（L2正则化）

、权重衰减(weightdecay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。

Navis Li·2022-11-23 10:15

过拟合-权重正则化和Dropout正则化

文章目录4.1、权重正则化4.1.1、简介4.1.2、从零开始实现4.1.3、使用Pytorch的简洁实现4.2Dropout正则化4.2.1、简介4.2.2、从零开始实现4.2.3、简洁实现对模型进行评估和优化的过程往往是循环往复的。在训练模型的过程中，经常会出现刚开始训练时，训练和测试精度不高，这时的模型时欠拟合，然后通过增加迭代次数或者通过优化，训练精度和测试精度继续提升。但随着训练迭代次数

CityD·2022-11-23 10:43

为什么正则化可以防止过拟合？

以下理解来源于吴恩达老师深度学习视频为什么正则化有利于预防过拟合呢？为什么它可以减少方差问题？我们通过两个例子来直观体会一下。

Jayden yang·2022-11-23 10:09

为什么正则化能够解决过拟合问题？

为什么正则化能够解决过拟合问题一.正则化的解释二.拉格朗日乘数法三.正则化是怎么解决过拟合问题的1.引出范数1.1L_0范数1.2L_1范数1.3L_2范数2.L_2范式正则项如何解决过拟合问题2.1公式推导

不堪沉沦·2022-11-23 09:08

正则化为什么可以防止过拟合

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力。直译应该是规则化（惩罚项），就是说给需要训练的目标函数加上一些规则（限制），让他们不要自我膨胀。

jk英菲尼迪·2022-11-23 09:31

#透彻理解# 机器学习中，正则化如何防止过拟合

简单来说，正则化就是对损失函数增加额外一种约束的方法，主要用来进行特征选择和改善模型的过拟合现象常用的正则化方法有L0正则、L1正则、L2正则、随机正则L0正则：在损失函数后增加一个惩罚项，这个惩罚项计算参数的

energy_百分百·2022-11-23 09:31

SVM（Support Vector Machine）

为了达到最佳的分类效果，要使两条决策边界之间的距离最大，而两类之间的距离由最靠近边界的点决定，即与来决定，即最大距离为使距离最大，就是使最小，即与Logistic回归类防止过拟合类似，将

Viokiri·2022-11-23 09:22

防止模型过拟合之权重正则化

权重正则化是对模型的权重进行约束，可以防止模型过拟合。通过对模型的权重进行约束，可以让模型权重趋向于接近0的值。

象象家的小蜜桃·2022-11-23 09:51

FCN实现语义分割-Pytorch（三）

3.4、验证（Validation）当我们在训练集上指标表现良好时，需要使用验证集来检验一下训练的结果是否存在过拟合现象。

孙晓军82·2022-11-23 09:54

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