过拟合第57页

02.机器学习样本评估与选择

02.机器学习样本评估与选择经验误差与过拟合精度=1-错误率=1-错误样本数/总样本数学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”（error），学习器在训练集上的误差称为“训练误差”（trainingerror

vio1etus·2022-11-20 15:11

【机器学习】

【机器学习】吃瓜笔记误差与过拟合训练集与测试集的划分方法留出法——互斥交叉验证法自助法性能度量最常见的性能度量查准率/查全率/F1ROC与AUC误差与过拟合学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异成为

Daisy-can·2022-11-20 14:36

生成式对抗网络（GAN）

AI作家，AI画家等需要创造力的AI体；将模糊图变清晰(去雨，去雾，去抖动，去马赛克等)，这需要AI具有所谓的“想象力”，能脑补情节；进行数据增强，根据已有数据生成更多新数据供以feed，可以减缓模型过拟合现象

阳光男孩小宁·2022-11-20 14:03

决策树创建

缺点：易过拟合ID3、C4.5、CART树ID3：特征选择准则：信息增益缺失值处理：没有考虑优缺点：不能处理连续数据，只能连续离散化处理采用信息增益易偏向取值较多的特征（不如信息增益率）缺失值不好处理没有剪枝

Sherlockkkkz·2022-11-20 14:36

keras回调函数之EarlyStopping，ReduceLROnPlateau和ModelCheckpoint共同参数之monitor

verbose=0,mode='auto',baseline=None,restore_best_weights=False)EarlyStopping的作用，是当被监测的量不再提升或下降，则停止训练防止过拟合

地滑之秀·2022-11-20 13:59

机器学习基础——线性回归、过拟合和欠拟合、岭回归和Lasso回归

目录1回归算法1.1线性回归1.2线性关系1.3线性关系模型1.4损失函数2优化算法2.1正规方程2.2梯度下降法(迭代）3sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4、scikit-learn和tensorflow比较5、线性回归实例5.1波士顿房价数据解释5.2数据案例分析流程5.3代码实现5.3.1调入包5.3.2处理数据集5.3.3估计器5.3.4自我检验5.3.4均方误差检验5.4线

chelsea_tongtong·2022-11-20 13:54

Keras中的回调函数（callback）的使用与介绍

这样做会比较耗时，例如说训练在某一个epoch开始已经过拟合了，后面继续训练意义就不大了。

爱吃西瓜的三木·2022-11-20 13:48

从rookie到基佬~006：上采样下采样卷积池化转置卷积双线性插值，以经典算法U-Net举栗说明

（subsampled）或降采样（downsampled）关于采样与池化的关系：其实下采样就是池化采样层是使用pooling的相关技术来实现的，目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合

清远隽永·2022-11-20 13:11

Keras中的EarlyStopping和ReduceLROnPlateau

超参数之一是定型周期（epoch）的数量：亦即应当完整遍历数据集多少次（一次为一个epoch）如果epoch数量太少，网络有可能发生欠拟合（即对于定型数据的学习不够充分）；如果epoch数量太多，则有可能发生过拟合

蔚蓝呆鸟·2022-11-20 13:07

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

前言学习python神经网络dropout解决过拟合问题时出现找不到sklearn的问题解决在pycharm中点击file-->settings-->project-->package(上面的+号)--

無关风月·2022-11-20 12:32

池化层的作用

也就是说在保留主要的特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型的泛化能力。

富婆儿不爱money·2022-11-20 12:00

【学习笔记】《Python深度学习》第四章：机器学习基础

机器学习的四个分支1.1监督学习1.2无监督学习1.3自监督学习1.4强化学习2评估机器学习模型2.1训练集、验证集和测试集2.2注意事项3数据预处理、特征工程和特征学习3.1神经网络的数据预处理3.2特征工程4过拟合与欠拟合

Schanappi·2022-11-20 11:19

深度学习笔记（二）

传统神经网络在特征提取上有一些问题：第一点，权重参数矩阵特别大；第二点，过拟合风险比较高。卷积神经网络一定程度上就是要解决这些问题。超分辨率重构：怎么样重构一张图像，怎么样把一张图片做得更清晰一些？

邱宇-·2022-11-20 11:38

决策树(基础)

种类：分类树，回归树优点：速度快，准确性高、易理解、可以处理连续和种类字段、不需要任何领域知识和参数假设、适合高维数据缺点：对于各类别样本不一致的数据，信息增益偏向于更多那些数值的特征，容易过拟合、忽略属性之间的相关性

Wwwwwayi·2022-11-20 11:00

机器学习算法加强——决策树和随机森林实践

决策树过拟合——剪枝、随机森林某特征的分支比较多——重要度比较大min_samples_split=10；如果该结点包含的样本数目大于10，则有可能对其分支min_sample_leaf=10；若将某结点分支后

Grateful_Dead424·2022-11-20 11:59

机器学习——决策树

机器学习——决策树理解决策树优缺点决策树概况ID3和C4.5的区别树模型对离散特征怎么处理的决策树出现过拟合的原因及解决办法如何对决策树进行剪枝决策树不需要归一化处理决策树与逻辑回归的区别决策树的损失函数理解决策树是一种分类方法

DCGJ666·2022-11-20 11:28

《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》第3章进阶篇学习笔记（四）3.1.2.2L1范数正则化、3.1.2.3L2范数正则化总结

范数正则化2、编程实践3、总结3.1.2.3L2范数正则化1、L2范数正则化2、编程实践3、总结3.1.2.2L1范数正则化1、L1范数正则化正则化的目的在于提高模型在未知测试数据上的泛化力，避免参数过拟合

wyatt007·2022-11-20 10:05

人工智能考前复习（一）

：OvO,OvR,MvM分类器例题1：计算分类器个数例题2：ECOC编码考点五：决策树例题1：计算信息熵、信息增益、信息增益率例题2：ID3和C4.5算法例题3：构造决策树与剪枝例题4：什么是欠拟合和过拟合例题

伏尔加河的卷毛·2022-11-20 10:32

过拟合问题（机器学习）

训练误差代表分类方法对于现有训练样本集的拟合程度泛化误差代表此方法的泛化能力，即对于新的样本数据的分类能力如何模型的训练误差比较高，则称此分类模型欠拟合模型的训练误差低但是泛化误差比较高，则称此分类模型过拟合对于欠拟合问题

唯见江心秋月白、·2022-11-20 10:21

深度学习机器学习理论知识：范数、稀疏与过拟合合集（3）范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析

范数、稀疏与过拟合合集（1）范数的定义与常用范数介绍范数、稀疏与过拟合合集（2）有监督模型下的过拟合与正则化加入后缓解过拟合的原理范数、稀疏与过拟合合集（3）范数与稀疏化的原理、L0L1L2范数的比较以及数学分析范数

呆呆象呆呆·2022-11-20 10:48

深度学习笔记（十六）正则化（L2 dropout 数据扩增 Earlystopping）

如果训练的模型过拟合，也就是高方差，我们首先想到的是正则化。高方差的解决方法有准备充足的数据，但是有时候我们无法找到足够的数据。

Mr.zwX·2022-11-20 10:45

【机器学习基础】范数与正则化

概要正则化是机器学习中防止过拟合的一种重要技术。从数学上讲，它增加了一个正则化项，以防止系数如此完美地拟合而过度拟合。为什么需要正则化定义样本，为样本空间，模型函数，故预测值为，损失函数为。

风度78·2022-11-20 10:39

机器学习-Chapter 02 监督学习（Python）

2.泛化、过拟合与欠拟合泛化：一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们称之能够从训练集泛化到测试集。

ZHOU_YU0715·2022-11-20 10:38

机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性

本系列是学习伯禹《机器学习》的笔记，主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting本篇目录1奥卡姆剃刀原则2L1与L2范数正则化2.1L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2L1正则化和

shiinerise·2022-11-20 10:07

神经网络与深度学习笔记（六）L2正则化

文章目录前言最小化代价函数正则化在神经网络中的L2L_2L2正则化为什么L2L_2L2正则化可以防止过拟合，减少方差？前言前面提到过高方差问题主要的两种方式：获取更多的数据去训练。

沧夜2021·2022-11-20 10:34

Chapter4 利用机器学习解决分类和回归问题

目录4.1机器学习和神经网络基本概念4.1.1感知器4.1.2前向传播4.1.3反向传播4.1.4过拟合和欠拟合4.2利用神经网络解决回归问题4.2.1问题介绍4.2.2利用pytorch解析数据4.2.2

Courage2022·2022-11-20 10:02

细讲sklearn决策树后剪枝(带例子)

《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#103目录一.CCP后剪枝简介二.剪枝操作过程(1)查看CCP路径(2)根据CCP路径剪树为预防模型过拟合，我们可以采用预剪枝和后剪枝方法

老饼讲解机器学习·2022-11-20 09:24

决策树的预剪枝

决策树的预剪枝优秀的决策树：优秀的决策树不仅对数据具有良好的拟合效果，而且对未知的数据具有良好的泛化能力，优秀的决策树具有以下优点：深度小叶节点少深度小并且叶节点少拟合分为：过拟合和欠拟合过拟合：训练误差低

躺平yyds·2022-11-20 09:42

决策树第二部分预剪枝

算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。剪枝类型：预剪枝、后剪枝预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝。

Saebomoh·2022-11-20 09:34

2022吴恩达第一课第三周学习总结

主要学习内容为：逻辑回归决策边界损失函数costfunction过拟合正则化首先要明白逻辑回归是一个分类任务，我们最终算法的目标不再是得到一个具体的数，而是有限的类别。

星光斑斓里放歌·2022-11-20 08:02

非线性回归-最小二乘法

最小二乘法在常规预测分析过程中如果预测的变量是连续的，最为常用的预测方式为回归分析，具体包括线性、非线性2类，其核心是采用最小二乘法（直线到各点的距离之和最小）对已知的样本数据进行最优拟合，然后通过拟合出的线性回归方程进行预测

YUE_SUNSHINE·2022-11-20 07:35

吴恩达ML WEEK4 逻辑回归+正则化

）1.1分类问题1.2假说hθ(x)h_\theta(x)hθ(x)的表示1.3决策边界（decisionboundary）1.4代价函数1.5梯度下降1.6高级优化1.7一对多分类算法2正则化2.1过拟合问题

没有bug的一天·2022-11-20 06:17

人工智能知识全面讲解：人脸识别技术

在很长一段时间里，人脸识别主要存在过拟合与欠拟合两个问题。一方面是因为不同的人脸之间的差别只有五官上细微的差异，这要比区分飞机、桌子的照片更难。

谷哥学术·2022-11-20 06:26

机器学习（西瓜书1、2章）

机器学习【1、2章】2.1经验误差与拟合误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”；过拟合：当学习器把训练样本学得太过了，导致泛化能力下降；2.2评估方法留出法、交叉验证法、自助法

qq_44138217·2022-11-20 06:55

西瓜书＋南瓜书第5章神经网络

5.1神经元模型5.1.1M-P神经元模型5.1.2神经网络5.2感知机与多层网络5.2.1感知机5.2.2多层前馈网络5.3误差逆传播算法（BP）5.3.1算法介绍5.3.2算法工作流程5.3.3处理过拟合问题

煞拉一Q·2022-11-20 06:14

【机器学习】啃“瓜”笔记002：啃“西瓜书+南瓜书”——第2章模型评估和选择(上)

文章目录啃"瓜Two"——模型评估和选择(上)写在最开始2.1经验误差和过拟合2.2评估方法2.2.1留出法2.2.2交叉验证法2.2.3自助法2.2.4调参和最终模型写在最后面啃"瓜Two"——模型评估和选择

Chuckie今天也要学习！·2022-11-20 05:03

【西瓜书+南瓜书】学习笔记1

第一章：绪论第二章：模型评估和选择2.1经验误差和过拟合经验误差：学习器在训练集上的误差。泛化误差：在新样本上的误差。过拟合：学习器把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都具有的一般性质。

黎小强同学·2022-11-20 05:28

李宏毅机器学习P3-4学习笔记

P3回归模型主要针对回归的定义、回归模型的三个构建步骤及优化模型的三个步骤进行说明，在优化模型中，构建一元N次线性模型和增加特征值的方法都有可能带来过拟合的问题，对过拟合的规律进行了说明。

笑我有病·2022-11-20 05:25

机器学习——误差

模型对误差的影响：一般来说，简单模型的偏差较大，也就是欠拟合；复杂模型的方差较大，也就是过拟合。因此选择模型时需要在偏差和方差中间综合考虑。

RL_Shmily·2022-11-20 05:21

李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归

supervisedlearning）的任务之一：回归-regression，本篇主要介绍了如何通过梯度下降法（gradientdescent）得到目标函数，并使用正则化（regularization）的方法解决训练数据过拟合

yzz19920820·2022-11-20 05:18

Pytorch与drop_out(丢弃法)

简述深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。文中提到的丢弃法特指倒置丢弃法（inverteddropout）。

phac123·2022-11-20 04:36

【NAS工具箱】Drop Path介绍+Dropout回顾

DropoutDropout是最早的用于解决过拟合的方法，是所有drop类方法的大前辈。

*pprp*·2022-11-20 04:08

深度学习之-------记录优秀笔记

transforms.ToTensor和transforms.Normalize理解**好文章pytorch中的transforms.ToTensor和transforms.Normalize理解**过拟合和欠拟合的形象解释

小鸽子。·2022-11-20 04:07

吴恩达机器学习逻辑回归章节作业二：利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（python实现）

利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证，区别于任务一中利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取见博客：传送门该模型将对特征进行映射，将二维特征向量隐射为28维，但为了避免模型过拟合问题

墨玲珑·2022-11-20 03:01

机器学习-基于决策树的分类与预测

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

_Carpediem·2022-11-20 03:15

深度学习代码报错——pycharm连接服务器使用可视化工具visdom：http://localhost:8097打不开，拒绝访问

因为跑深度学习的代码，看运行结果觉得可能出现了过拟合的情况，因此想通过pycharm的可视化工具visdom画出loss，accuracy，epoch的图，按照网上的visdom安装教程已经成功运行到了这一步

新月new moon·2022-11-20 03:53

3.12_weight-decay

3.12权重衰减上一节中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。

给算法爸爸上香·2022-11-20 03:44

关于weight decay

weightdecay的作用主要是令神经网络中的权重变小（趋于0），以防止过拟合如y=∑iwixiy=\sum_{i}{w_ix_i}y=∑iwixi，则因噪声的存在，可能会令其中某几个www偏大，导致无法正确拟合正常输入

MaloFleur·2022-11-20 03:44

weight_decay

正则化通过为损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。带有L2范数惩罚项的新损失函数为l(w,b)+λ/2||w||^2,其中λ>0。

cherishIntention·2022-11-20 03:37

weight decay

1、定义：在损失函数中，weightdecay是放在正则项前面的一个系数,在模型训练过程中设置权重衰减为了应对模型过拟合问题（使得在梯度下降过程中权重乘以一个系数实现权重的缩小）对上述函数进行推导后，得权重衰减率一般设置为

等风待雨·2022-11-20 03:36

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