过拟合第59页

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

过拟合问题（以及如何正则化）

目录一、过拟合定义二、调试和诊断（正则化线性回归）1、方法一是减少选取变量的数量2、方法二是正则化3、方法二的具体做法三、正则化逻辑回归1、正则化的代价函数2、正则化逻辑回归函数的梯度下降算法3、正则化逻辑回归函数的高级优化算法一

Chauper·2022-11-20 02:01

集成学习

通常来讲，对规模较大的集成来说，要学习的权重比较多，较容易导致过拟合，在个体学习器性

白亿星星·2022-11-20 02:59

pytorch[5]

中传递参数因为有时候用户使用函数传入并不知道要输入几个数，所以用这种形式直接的数传入*args代等号的传入**kwargs这样就消除了个数的影响在深度学习训练时次数不能过多次数过多虽然训练集loss低但是容易过拟合导致测试集

尤齐·2022-11-20 01:11

深度学习-图像数据增强

个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence）欢迎关注，交流学习，共同进步~1.引言在深度学习中，为了丰富图像数据的训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对图像数据进行数据增强

AI研习图书馆·2022-11-20 01:33

深度学习第三周，天气识别

测试集accuracy到达91%拔高：如何解决过拟合问题？

Salvare999·2022-11-20 01:32

模型评估与选择机器学习第二章

机器学习第二章机器学习之模型评估与选择文章目录机器学习前言一、经验误差与过拟合二、评估方法1.留出法2.交叉验证法3.自助法（bootstrapping）4.调参和最终模型三、性能度量1、错误率与精度2

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:11

Python吴恩达深度学习作业7 -- 深度神经网络的正则化

正则化深度学习模型具有很高的灵活性和能力，如果训练数据集不够大，将会造成一个严重的问题–过拟合。尽管它在训练集上效果很好，但是学到的网络不能应用到测试集中！你将学习：在深度学习模型中使用正则化。

Puzzle harvester·2022-11-19 22:51

集成学习方法简介：bagging、boosting、stacking

一般来说，集成学习可以分为三类：bagging：减少方差，即防止过拟合boosting：减少偏差，即提高训练样本正确率stacking：提升预测结果，即提高验证精度弱分类器(weaklearner)是指

玉米米的后花园·2022-11-19 22:20

学习笔记 | 机器学习-周志华 | 5

第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合"错误率"(errorrate)，即如果在m个样本中有α个样本分类错误，则错误率E=α/m;1一α/m称为**“精度”(accuracy)**，即"精度=1-错误率

SuckerForPain·2022-11-19 22:24

周志华《机器学习》(西瓜书) —— 学习笔记：第2章模型评估与选择

文章目录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调参与最终模型2.3性能度量2.3.1错误率与精度2.3.2查准率、查全率与F12.3.3ROC

月边云·2022-11-19 22:48

机器学习_周志华_西瓜书_学习笔记_第二章--模型的评估与选择

2模型的评估与选择2.1误差与过拟合我们将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：误差（error）。

Tenora鸢栀·2022-11-19 21:29

初识机器学习

文章目录引言假设空间归纳偏好检验误差与过拟合评估方法留出法交叉验证法自助法性能度量错误率与精度准确率、召回率ROC与AUC偏差与方差引言首先什么是机器学习？

浩然然然·2022-11-19 21:26

2、周志华西瓜书笔记：模型评估与选择

2.1经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。精度：1-错误率=精度误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。

Zzzybfly·2022-11-19 21:53

PR曲线以及ROC曲线的绘制

机器学习基本参数的学习以及PR曲线以及ROC曲线的绘制基本参数**过拟合：**学习器把训练样本训练的太好了，把训练样本自身一些特点当成所有潜在样本都具有的一些性质。

摆脱咸鱼·2022-11-19 21:46

卷积神经网络数学建模,常见卷积神经网络模型

对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行

普通网友·2022-11-19 20:59

卷积神经网络

虽然全连接网络一般被认为是分类预测的最佳网络，但待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。

积雨辋川·2022-11-19 20:57

【Pytorch】nn.Dropout的用法

1.nn.Dropout用法一一句话总结：Dropout的是为了防止过拟合而设置详解部分：1.Dropout是为了防止过拟合而设置的2.Dropout顾名思义有丢掉的意思3.nn.Dropout(p=0.3

马里亚纳Mariana·2022-11-19 18:29

pytorch学习笔记：Dropout层之torch.nn.Dropout

在训练神经网络时，为了解决过拟合问题而随机丢弃一部分元素的方法。这已被证明是一种用于正则化和防止神经元共同适应的有效技术。

coder1479·2022-11-19 18:13

20220323 CNN RNN

【算法岗面试知识点】CNN、梯度下降、损失函数、过拟合_起昵称要随意的博客-CSDN博客_cnn梯度下降卷积神经网络_（1）卷积层和池化层学习-outthinker-博客园卷积神经网络

AI-sqG·2022-11-19 16:47

各种卷积神经网络架构

使用随机丢弃技术（dropout）选择性地忽略训练中的单个神经元，避免模型的过拟合（也使用数据增强防止过拟合）添加了归一化LRN（LocalResponseNormalization，局部响应归一化）层

tanfuz·2022-11-19 16:37

hw-2 李宏毅2022年作业2 phoneme识别单strong-hmm详细解释。

而且会出现训练集没办法过拟合的情况也就是训练集准确度没办法到百分之百数据太多了。向实验室申请了一台服务器来跑这个作业，最后在kaggle上pub达到了strongpri没有哭了试了好久都不太

亮子李·2022-11-19 15:28

《深入浅出Python机器学习》——随机森林

决策树很容易实现过拟合，随机森林（一种集合算法）可解决这个问题jupyter实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormap

反正没几根头发·2022-11-19 15:15

机器学习西瓜书学习笔记

目录1绪论1.1基本术语1.2假设空间2模型评估与选择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交叉验证法2.2.3自助法2.2.4调参与最终模型2.3性能度量2.3.1回归任务常用的性能度量

略略略06·2022-11-19 15:02

卷积神经网络典型应用———AlexNet

AlexNetbylyx一AlexNet简介二AlexNet结构关键：采用dropout的正则化方法来减少全连接层过拟合三Alex结构详尽分析COV1!!!

做个人吧~·2022-11-19 15:40

Alexnet详解以及tesnsorflow实现alexnet；什么是alexnet alexnet能做什么；alexnet教程

（4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。dropo

别出BUG求求了·2022-11-19 15:08

非线性系统的理论和方法,神经网络的非线性

一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

普通网友·2022-11-19 14:15

决策树剪枝python实现_决策树剪枝问题&python代码

决策树在生长过程中有可能长得过于茂盛，对训练集学习的很好，但对新的数据集的预测效果不好，即过拟合，此时生成的模型泛化能力较差。因此，我们需要对决策树进行剪枝，使得生成的模型具有较强的泛化能力。

刘马也·2022-11-19 13:16

目标检测：YOLOV2

有了BN便可以去掉用dropout来避免模型过拟合的操作。提升mAP约2％。2)采用更高分辨

wanchengkai·2022-11-19 13:09

Detecting Deepfakes with Self-Blended Images翻译

SBI背后的关键思想是，更通用且难以识别的假样本鼓励分类器学习泛化且健壮的表征，而不会过拟合于特定操作的伪迹。我们遵循标准交叉数据集和交叉操作协议，将我们的方法与在FF++、CDF、DF

jjw_zyfx·2022-11-19 12:25

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