Overfitting

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十五讲）：validation

在实际情况中，很容易出现过拟合（overfitting）和计算量过大的问题，所以如何选择A_m和E_in是我们现在要解决的问题。我们就想出找出一个D_(test),在测试集中找出
Paul-Huang·2015-08-27 22:11

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十五讲）：validation

在实际情况中，很容易出现过拟合（overfitting）和计算量过大的问题，所以如何选择A_m和E_in是我们现在要解决的问题。我们就想出找出一个D_(test),在测试集中找出
huang1024rui·2015-08-27 22:00

stochastic noise and deterministic noise

在机器学习中，导致overfitting的原因之一是noise，这个noise可以分为两种，即stochasticnoise，随机噪声来自数据产生过程，比如测量误差等，和deterministicnoise
LG1259156776·2015-08-27 15:00

Machine Learning 学习笔记Week3 （续）——如何避免overfitting

我们首先提出一个例子：对于下图，如何找出它的hypothesisfunction？可以看到左图中分类曲线将五边形和圆完全分开了，右图中训练集数据全部在拟合的曲线上。虽然看起来，对于训练集数据来说，这种回归似乎接近百分之百正确，但是其hypothesisfunction如此的诡异。以至于，对于一个新的输入数据，预测其输出将会显得十分奇怪。这就是因为过拟合造成的原因。Regularization就是用
wjl769900937·2015-08-25 15:00

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十四讲）：Regularization

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十四讲）：Regularization1，RegularizationHypothesisset我们有上一讲的假设集合可知：我们发现发生overfitting的一个重要原因可能是假设过于复杂了
Paul-Huang·2015-08-25 10:27

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十四讲）：Regularization

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十四讲）：Regularization1，RegularizationHypothesisset我们有上一讲的假设集合可知：我们发现发生overfitting的一个重要原因可能是假设过于复杂了
huang1024rui·2015-08-25 10:00

overfitting(过度拟合)的概念

最近几天在看模式识别方面的资料，多次遇到“overfitting”这个概念，最终觉得以下解释比较容易接受，就拿出来分享下。
Yelbosh·2015-08-23 16:00

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十三讲）：harzard of overfitting

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十三讲）：harzardofoverfitting1，什么是过拟合(overfitting)简单的说就是这样一种学习现象：Ein很小，Eout却很大。
Paul-Huang·2015-08-21 11:48

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十三讲）：harzard of overfitting

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十三讲）：harzard ofoverfitting1，什么是过拟合(overfitting)简单的说就是这样一种学习现象：Ein很小，Eout却很大。
huang1024rui·2015-08-21 11:00

［机器学习］overfitting 和regularization

overfitting，见下图。就是说，你的model太好了，好到只对trainingdata有用，而testdata可能并不待见。
Lesley dude·2015-08-17 01:58

剪枝理论

原因是避免决策树过拟合(Overfitting)样本。前面的算法生成的决策树非常详细并且庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。
ljp812184246·2015-08-11 20:00

《机器学习实战》（三）决策树(decision trees)

缺点可能会产生过度匹配(overfitting)问题。试用数据范围数值型和标称型。信息增益：在划分数据集之前之后信息发生的变化。
lixintong1992·2015-08-11 00:00

机器学习讲座总结-读图时代的识图技术-车库咖啡

1.关于机器学习优化的目的：黄博士提到机器学习并非以求最优为目的，而是以控制overfitting为目的。这个非正式报告中提到的问题，而是在讲座开始前和黄博士交
csyhhb·2015-07-30 09:00

机器学习时代：深度学习的讲座

1.关于机器学习优化的目的：黄博士提到机器学习并非以求最优为目的，而是以控制overfitting为目的。
q375010308·2015-07-20 11:00

深度学习 改善训练效果的方法 overfitting改善方法

过拟合的实质就是对trainingdate中的数据的自我特征做了高权重保留，导致对testingdata验证中的结果不理想，如下示意图所示:常见的解决方案choosingproperloss在选择Softmax作为outputlayer的时候选择crossentropy作为lossfunction，选择square时的评价函数平缓，无法评价输出结果利弊。mini-batch过小的batch，一次e
灰灰渔渔爱吃鱼·2015-07-10 08:32

Coursera台大机器学习课程笔记14 -- Validation

      这节课是接着上节的正则化课程的，目的也是为了防止overfitting。
·2015-06-30 11:00

overfitting

当模型复杂度上升时，可控制参数变多，VCdimension变大，当VCdimension过大时，虽然Ein很小，但是Eout很大，产生overfitting比喻：开车开太快         模型太复杂，
·2015-06-28 15:00

过拟合产生的原因和预防

1，什么是过拟合(overfitting)简单的说就是这样一种学习现象：Ein很小，Eout却很大。而Ein和Eout都很大的情况叫做underfitting。这是机器学习中两种常见的问题。
Findss·2015-05-21 17:29

统计中parameter estimation 的方法总结。Topic Model需要注意的

个人总结：统计中参数估计有四种方法点估计MLEMAP加入参数的prior信息，可以避免overfitting，还可以加入extraknowledge。
xyqzki·2015-05-20 22:00

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
u010910436·2015-05-19 18:00

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
u014568921·2015-05-11 09:00

NTU-Coursera机器学习:过拟合(Overfitting)与正规化(Regularization)

过拟合overfitting过拟合(overfitting)定义什么是过拟合(overfitting),即:简单的说就是这样一种学习现象：Ein很小，Eout却很大。
utimes·2015-04-26 18:00

局部加权回归

而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。
ACdreamers·2015-03-27 00:27

局部加权回归

而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。 今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。
ACdreamers·2015-03-27 00:00

正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
u012162613·2015-03-14 18:00

机器学习基石——第13-14讲.Hazard of Overfitting

本栏目（机器学习）下机器学习基石专题是个人对Coursera公开课机器学习基石（2014）的学习心得与笔记。所有内容均来自Coursera公开课MachineLearningFoundations中Hsuan-TienLin林轩田老师的讲解。（https://class.coursera.org/ntumlone-002/lecture）第13讲-------HazardofOverfitting
xyd0512·2015-02-16 05:00

overfitting(过度拟合)的概念

过适-维基百科：在统计学中，过适现象（英语：overfitting，或称：过度拟合）是指在调适一个统计模型时，使用过多参数。
lcj_cjfykx·2015-02-05 00:00

Overfitting and Underfiting

overfitting:有噪声的情况下对训练数据的完全拟合反而不具有很好的预测性。Underfitting就是对数据的描述不够；overfitting恰恰相反，它对数据的描述太过细致。
lcj_cjfykx·2015-02-05 00:00

overfitting(过度拟合)的概念

最近几天在看模式识别方面的资料，多次遇到“overfitting”这个概念，最终觉得以下解释比较容易接受，就拿出来分享下。
lcj_cjfykx·2015-02-05 00:00

机器学习过拟合处理办法

CleverMethodsofOverfittingTags:Organization—jl@10:56am“Overfitting”istraditionallydefinedastrainingsomeflexiblerepresentationsothatitmemorizesthedatabutfailstopredictwellinthefuture.Forthispost
necrazy·2015-01-09 18:00

机器学习讲座总结-读图时代的识图技术

1.关于机器学习优化的目的：黄博士提到机器学习并非以求最优为目的，而是以控制overfitting为目的。
u012878523·2014-12-18 10:00

数据挖掘: overfitting 过拟合情况 整理

First:过度拟合（overfitting）是指数据模型在训练集里表现非常满意，但是一旦应用到真实业务实践时，效果大打折扣；换成学术化语言描述，就是模型对样本数据拟合非常好，但是对于样本数据外的应用数据
StrongYeah·2014-11-18 13:50

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Regularization（第十二课）

课程简介：接上一节课，这一节课的主题是如何利用Regularization避免Overfitting。
飞天狐213·2014-11-09 11:04

Neural Decision Forests for Semantic Image Labelling(泛读)

NeuralDecisionForestsforSemanticImageLabelling，CVPR2014  二.阅读时间  2014年10月9日三.文献的贡献点  文章主要是将多层感知机作为决策树的分支结点，并提出了用于防止多层感知器Overfitting
shengno1·2014-10-09 09:00

OverFitting(过度拟合)的概念

最近几天在看模式识别方面的资料，多次遇到“overfitting”这个概念，最终觉得以下解释比较容易接受，就拿出来分享下。
沉默的大绵羊·2014-09-26 12:00

非参数学习算法之局部加权回归

我们需要拟合出Thetai，如果特征值出现的太少，如只用一个theta，可能会出现underfitting（欠拟合），如果特征值选择的过多，会几乎相连每一个点，导致函数不能反映其余数据的真实预测，这就是overfitting
yinlili2010·2014-09-25 20:00

数据量多少与训练的过拟合和欠拟合 overfitting and underfitting

过拟合和欠拟合的问题之前是理解了的，但是在看到一篇论文中recentdatasetssuchasImageNetcontainenoughlabeledexamplestotrainsuchmodelswithoutsevereoverfitting，对过拟合和欠拟合与数据多少有了困惑，下面针对数据量与过拟合欠拟合进行一下分析，可能存在一些问题，希望能相互交流。从模型方面考虑，举例说明，本身问题是
insular_island·2014-09-06 15:03

Stanford ML - Regularization 正则化

在线性和逻辑回归中，如果选择的特征过多，会出现overfitting的情况：回归函数匹配训练集内的数据特别好，但是不能很好的预测新数据。
u013166464·2014-07-22 23:00

斯坦福机器学习公开课学习笔记(3)—拟合问题以及局部权重回归、逻辑回归

(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.拟合问题    这节课首先讲到了一个我们经常遇到的问题，欠拟合（underfitting）以及过拟合（overfitting
gshengod·2014-06-09 15:00

Overfitting and Underfitting

First,Irecordedmyunderstandingforbiasandvarianceinlearningalgorithms.Bias:meansthedegreeofdependenceofalgorithmsfordatasets,ifbiasislow,that'ssayonealgorithmbehaviorsalmostsameonthesedifferentdatasets
CV_2013·2014-05-04 17:25

Overfitting and Underfitting

First,Irecordedmyunderstandingforbiasandvarianceinlearningalgorithms.Bias: meansthedegreeofdependenceofalgorithmsfordatasets,ifbiasislow,that'ssayonealgorithmbehaviorsalmostsameonthesedifferentdataset
kaka20080622·2014-05-04 17:00

听课笔记（第十三讲）： 过拟合 - Overfitting (台大机器学习）

1，什么是过拟合(overfitting)简单的说就是这样一种学习现象：Ein很小，Eout却很大。而Ein和Eout都很大的情况叫做underfitting。这是机器学习中两种常见的问题。 
xulinshadow701·2014-04-15 06:00

听课笔记（第十三讲）： 过拟合 - Overfitting (台大机器学习）

1，什么是过拟合(overfitting)简单的说就是这样一种学习现象：Ein很小，Eout却很大。而Ein和Eout都很大的情况叫做underfitting。这是机器学习中两种常见的问题。 
xulinshadow701·2014-04-15 06:00

正则化最小二乘

正则化的最小二乘法在机器学习或者模式识别中，会出现overfitting，而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大，因此，为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和
yncxcw123·2014-04-02 22:00

局部加权回归、欠拟合、过拟合（Locally Weighted Linear Regression、Underfitting、Overfitting）

转载请注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/     本文主要讲解局部加权(线性)回归。在讲解局部加权线性回归之前，先讲解两个概念：欠拟合、过拟合，由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合、过拟合   如下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型，对训练数据拟合不够好，损失函数取值较大。如图中第二个模型，如果我们在线性模型上加一个新特征项，拟合结果就会好
BYRans·2014-03-03 21:00

机器学习讲座总结-读图时代的识图技术-车库咖啡

1.关于机器学习优化的目的：黄博士提到机器学习并非以求最优为目的，而是以控制overfitting为目的。这个非正式报告中提到的问题，而是在讲座开始前和黄博士交流的
a200800170331·2014-02-13 19:00

斯坦福机器学习-week 3 学习笔记（3）—— 解决Overfitting

keyword:Overfitting,Regularization目录一.Overfitting的定义二.解决Overfitting的方法三.Regularization四.Regularization
shengno1·2014-01-30 11:00

【MLF Week 7 上】Overfitting和Regularization

Overfitting指的是一个过程，在VC维变大过程中，Error_in变小，Error_out变大。Overfitting（过拟合）指的是当VC维很大时，学到的MODEL不能很好的举一反三。
lqhbupt·2014-01-25 00:00

用最小二乘做为线性回归的代价函数的一些解释

昨晚再次看到"underfittng"以及"overfitting"这个视频（是第四个视频吧）的时候，里面讲到了这个问题，也就是在线性回归中，对房价的预测为什么使用了J=1/2*(y-h(x))^2作为代价函数来求解参数
silence1214·2013-09-10 14:00

决策树

ClassificationAndRegressionTree)：以上二者的结合一般来说分类树的特点：PROS:计算复杂度比较低，对中间值缺失的容忍度较高，对预测值的类型没有要求CONS:在生成决策树的时候需要考虑停止条件以防止overfitting
marstorm08·2013-07-27 23:33
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