overfitting

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

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。
iteye_2116·2013-07-06 19:00

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。
xuxurui007·2013-07-06 19:00

斯坦福机器学习公开课笔记(四)--规格化

公开课地址：https://class.coursera.org/ml-003/class/index 授课老师：Andrew Ng1、the problem of overfitting(过拟合的问题
jj12345jj198999·2013-05-31 15:00

过学习 overfitting

过学习Overfitting 【原文】http://www.frank-dieterle.de/phd/2_8_1.htmlThebestmeasureforthegeneralizingabilityistheerrorofpredictionofasmanyindependentseparatevalidationdataaspossible.Accordingto
yangyangyang20092010·2013-04-24 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。
fengzhe0411·2011-12-30 16:10

Regularization

数学中的Regularization是为了解决overfitting问题而引入的一种方法。
wangxiaojun911·2011-10-18 10:00

overfitting(过度拟合)的概念

标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。----《MachineLearning》TomM.Mitchell例：如图所示可以看出在a中虽然完全的拟合了样本数据，但对于b中的测试数据分类准确度很差。而c虽然没有完全拟合样本数据，但在d中对于测试数据的分类准确
B_H_L·2011-10-08 15:00

What is overfitting and how can I avoid it?

Thecriticalissueindevelopinganeuralnetworkisgeneralization:howwellwillthenetworkmakepredictionsforcasesthatarenotinthetrainingset?NNs,likeotherflexiblenonlinearestimationmethodssuchaskernelregressiona
chl033·2009-10-25 20:00
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