overfit

【斯坦福---机器学习】复习笔记之经验风险最小化

generalizationerror）:可能出现的错误并不再已有的数据集中上图中，左右两幅图的泛化误差都比较大.左边是欠拟合（underfit）的，即使能够拟合很大一部分数据，但还是可能出现偏差（bias）.右边是过拟合（overfit
andrewseu·2015-09-16 16:56

【斯坦福---机器学习】复习笔记之经验风险最小化

generalizationerror）:可能出现的错误并不再已有的数据集中上图中，左右两幅图的泛化误差都比较大.左边是欠拟合（underfit）的，即使能够拟合很大一部分数据，但还是可能出现偏差（bias）.右边是过拟合（overfit
Andrewseu·2015-09-16 16:00

overfitting(过度拟合)的概念

而解决overfit的方
Yelbosh·2015-08-23 16:00

Coursera台大机器学习技法课程笔记04-Soft-Margin Support Vector Machine

     之前的SVM非常的hard，要求每个点都要被正确的划分，这就有可能overfit，为此引入了Soft SVM，非常类似于正则化。
·2015-07-21 14:00

adaboost学习(三)

FreundandSchapire证明:最大错误率为: 即训练错误率随γt的增大呈指数级的减小.最大总误差: m: 样本个数d:VC维T:训练轮数Pr:对训练集的经验概率如果T值太大,Boosting会导致过适应（overfit
lcj_cjfykx·2015-02-13 09:00

overfitting(过度拟合)的概念

而解决overfit的方
lcj_cjfykx·2015-02-05 00:00

Machine Learning课程笔记3：归一化

过拟合问题还是以预测房价作为例子：第一个模型是一个线性模型，不能很好的适应训练集，称之为低度拟合（underfit），第三个图用了四次方模型，虽然能很好的适应训练集但是在对新输入变量进行预测时可能会效果不好，称之为过拟合（overfit
sherrylml·2014-10-28 20:00

OverFitting(过度拟合)的概念

而解决overfit的方
沉默的大绵羊·2014-09-26 12:00

Stanford ML - 机器学习应用

这里包括训练集的大小，特征的多少（overfit，underfit)，正则
u013166464·2014-08-09 18:00

过拟合（overfit）与欠拟合（underfit）

过拟合：1）简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大。2）为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据（即再拿样本中的文档来给它，它绝对不会分错），但也就为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文
yhdzw·2014-04-01 14:00

adaboost学习(三)

FreundandSchapire证明:最大错误率为: 即训练错误率随γt的增大呈指数级的减小.最大总误差: m: 样本个数d:VC维T:训练轮数Pr:对训练集的经验概率如果T值太大,Boosting会导致过适应（overfit
chenbang110·2013-09-11 11:00

overfitting(过度拟合)的概念

而解决overfit的方
fengzhe0411·2011-12-30 16:10
上一页 1 2 3 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他