overfitting

adaboost 笔记

由于多种分类器集成会比单一算法更有泛化性，并且不容易overfitting，集成算法算是比较有优势的算法，近期也是广受运用。boosting的想法比较简单，利用多种弱学习分
小乙集·2020-03-11 05:03

[監督式]Decision tree(決策樹)

Decisiontree(決策樹)決策樹可以分為回歸樹或分類樹，決策樹容易overfitting。常決策樹主要有三種實現，分別是ID3算法，CART算法和C4.5算法。
RJ阿杰·2020-02-24 15:49

深度学习（二）overfitting和regularization、dropout

Overfitting过度拟合(从知乎上看到的)对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，全局特征就是任何你想学习的那个概念所对应的数据都具备的特征，而局部特征则是你用来训练机器的样本里头的数据专有的特征
静默zzzz·2020-02-20 23:20

2018-11-25 overfitting 与 Relu Maxout激活函数

是过拟合overfitting了嘛？首先根据下图，训练完成一个模型后，获得一个Neuralnetwork，检查结果来确定要执行的相应措施。
昊昊先生·2020-02-18 14:20

Underfitting & Overfitting

ErrorduetoBias-AccuracyandUnderfittingBiasoccurswhenamodelhasenoughdatabutisnotcomplexenoughtocapturetheunderlyingrelationships.Asaresult,themodelconsistentlyandsystematicallymisrepresentsthedata,lead
DerekGrant·2020-02-16 04:01

4.2 Scikit-Learn简介（机器学习篇）

基本统计学概念：偏差（bias）、方差（variance）、过拟合（overfitting）和欠
-小鱼-·2020-02-16 01:00

过拟合的问题（The problem of overfitting）

欠拟合（underfitting）高偏差（highbias）合适过拟合（overfitting）高方差（highvariance）泛化（generalize）：指假设模型能应用到新样本的能力。
天际神游·2020-02-15 01:09

tf9.Dropout 解决 overfitting

importsysprint(sys.version)'''3.5.3|ContinuumAnalytics,Inc.|(default,May152017,10:43:23)[MSCv.190064bit(AMD64)]'''importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionim
球球之家·2020-02-07 10:12

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

//blog.csdn.net/flowerboya/article/details/51824805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
mogu酱·2020-01-06 23:05

正则化

过拟合(overfitting)也叫高方差(highvariance)。使用多个特征建
kamidox·2019-12-31 20:40

过拟合及解决方案

是什么过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。
yalesaleng·2019-12-28 04:41

过拟合问题的理解(Explore overfitting and underfitting)

深度学习或者说神经网络中最让人头疼的问题也是最常见的问题，便是过拟合和欠拟合问题。过拟合体现在训练数据集中模型表现出很高的准确性，但是在测试集中表现缺很差，欠拟合体现在训练无论是训练数据集还是测试数据集模型准确率都很低。一般情况下，我们会发现随着训练数据epoch的增加，模型验证(Validation)准确率开始升高然后出现peak，接下来开始下降。下降的那一刻开始就预示着模型已经过拟合了。无论是
在做算法的巨巨·2019-12-22 08:51

机器学习中过拟合常见采用方法

常常会导致模型的过拟合（overfitting），即模型复杂度比实际数据复杂度还要高。通过数据的流程可以分别从数据源头，模型参数和惩罚和多分类等方面实现对过拟合的控制。
风火布衣·2019-12-17 15:40

TensotFlow 应用实例：10-Overfitting 过拟合介绍及解决过拟合的方法

TensotFlow应用实例：10-Overfitting过拟合介绍及解决过拟合的方法本文是我在学习TensotFlow的时候所记录的笔记，共享出来希望能够帮助一些需要的人。过拟合什么是过拟合？
JiaYingYing·2019-12-15 00:42

【机器学习】防止过拟合的方法

这种现象在机器学习中称为“过拟合”（overfitting）。与过拟合相对的是“欠拟合”（underfitting），这是指对训练样本的一般性质尚未
数据科学爱好者·2019-12-08 16:04

V神：計劃經濟即過度擬合 Central Planning As Overfitting

VitalikButerinandE.GlenWeyl原文Medium翻译「計劃經濟」可指用指揮與控制的手法在經濟體分配資源，或更廣義的說，是一種微調旋鈕的干涉主義。人們普遍直覺計劃經濟不可取，但這個直覺很常被誤用，以至於人們往往沒看出真正計劃經濟的地方。本文我們將釐清這個直覺適當的使用範圍。誤用直覺的例子很常見，較近期的例子有：人們爭論相對簡單的社會福利計畫如美國社會安全保險是惱人的政府干預，而
仙女座科技·2019-12-08 08:32

第四章：Overfitting and Model tunning

对于不同的算法，会有一些独有的参数需要调优，例如k-nearestneighbor中k值的选择就需要进行一定的考量。由于有时候这些参数会决定计算的复杂性，所以选择这些参数就变的尤为重要。选择参数的方式有很多，其中的百试不爽的一种是，建立一组候选值，基于这些值进行预测，然后比较结果，选择最优结果的那个参数。Datasplitting数据分组模型建立的步骤主要有1.预处理自变量2.评估模型参数3.选择
姜戈·2019-12-01 23:46

11-Overfitting

这一节主要讲了overfitting，主要来源自noise，而noise来源主要有二：其一是数据本身带有noise，其二是模型本身的hypothesisset在拟合复杂的targetfunction的noise
Klaas·2019-12-01 18:17

机器学习之欠拟合和过拟合（一）

1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting)在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。
李一二·2019-11-09 20:00

越多越好？你到底该加入几个社群？

朋友圈以及今日头条这样的资讯类工具，不可避免会带来过度拟合(Overfitting)的问题，最后让我们误以为每天看到的信息就是全部，却错过一些相对更重要的信
一碗梁粉·2019-11-08 03:08

2017年10月31日

工作时想把评分卡具体到每一折独立计算，这样就可以避免overfitting，结果代码折腾了半天总出现离奇的结果，就很急，感觉今天又浪费了不少时间……还是自己的代码能力太差【中午在食堂吃到了久违的牛柳，不过最近食堂的饭变贵了是错觉吗
真昼之月·2019-10-31 21:37

Pytorch： model.train and model.eval

model.train()：启用BatchNormalization和Dropoutmodel.eval()：不启用BatchNormalization和Dropout#Dropout能够克服Overfitting
tony2278·2019-09-03 11:08

tf.nn.dropout的使用

神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下，可以无限逼近一段非线性连续函数，但是如果神经网络设置的足够复杂，将会导致过拟合(overfitting)的出现，就好像下图这样。
nineteens·2019-08-31 14:10

深度学习系列三：Overfitting问题与L1、L2正则化和Dropout

概述神经网络训练中的过拟合问题是指训练出来的网络对于训练数据集有很好的预测准确率，但对于测试数据集的预测准确率却远低于训练数据集，用一张关于分类问题的图能很明显看出这个问题：在此不深究其中原因了，有一种基本的理解是当网络复杂程度很高时，其描述能力是很强的，因此在针对某一部分数据集集中高强度训练后，能够高度拟合该数据集中的规律，可以认为将训练集中的数据噪声也完美拟合了，因此其在训练集上准确度很高，但
m米咔00·2019-08-29 18:54

到底ResNet在解决一个什么问题呢？

Overfitting？NO！很明显当前CNN面临的效果退化不是因为过拟合，因为过拟合的现象是"高方差，低偏差"，即测试误差大而训练误差小。但实际上，深层CNN的训练误差和测试误差都很大。
lz739337660·2019-08-16 20:07

正则化（Regularization）

1.过拟合（Overfitting）1.1训练模型的目的（本节参考《机器学习》西瓜书）首先介绍几个术
SongGu1996·2019-08-11 14:10

【深度学习DL】三、训练神经网络

一、欠拟合(Underfitting)和过拟合(Overfitting)有时候将过拟合称为因方差造成的误差。
ChiangCMBA·2019-08-02 17:22

[Paper Reading] Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

简介Dropout作为神经网络常用的正则化方法，最早由Hinton和Srivastava等人[[1]2012年提出。2014年，同一批作者对Dropout进行了完整的描述和分析，发表在本篇介绍的论文中。其中的作者之一AlexKrizhevsky，也正是后来AlexNet的第一作者。AlexNet网络首次在神经网络中采用Dropout用于提高泛化能力。借助AlexNet巨大的影响力，Dropout很
_soaroc_·2019-07-24 09:02

【论文阅读】【AlexNet】【dropout】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

二、主要思想1、采用了非饱和神经元（通过Relu-非饱和非线性函数）2、多GPU拆分计算3、在全连接层采用了Dropout来降低overfitting4、利用了LRN（localresponsenormalization
Hi_AI·2019-06-25 20:22

overfitting

overfitting，即在看多的训练集上表现的很好，计算的hypothesis完全符合看过的数据点，但是Eout不好。与underfitting不同，overfitting的成因很多，
极致 for 简单·2019-06-24 14:38

TensorFlow2.0笔记18：过拟合介绍以及解决方法+补充: 实现GPU按需分配！

文章目录一、过拟合与欠拟合1.1、欠拟合Underfitting1.2、过拟合Overfitting1.3、总结二、交叉验证2.1、如何检测过拟合2.2、K-foldcrossvalidation交叉验证三
炊烟袅袅岁月情·2019-06-13 18:04

机器学习与数据挖掘 第十一讲：Overfitting

概念泛化（Generalization）：模型的泛化能力是指它在训练数据集上的误差是否能够接近所有可能测试数据误差的均值(Eout−Ein→0E_{out}-E_{in}\rightarrow0Eout−Ein→0)。泛化误差大致可以理解成测试数据集误差和训练数据集误差之差(Eout−EinE_{out}-E_{in}Eout−Ein)。①当EinE_{in}Ein很小，EoutE_{out}Eo
leeningzzu·2019-06-10 18:50

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning论文笔记

前言在语音问答系统领域，很多时候，每一个类所拥有的训练数据量是很少的，采用传统的分类器进行训练，很可能出现overfitting，为了应对这种问题，最近要研究一下小样本学习。
勤劳的凌菲·2019-05-22 13:44

【Task5(2天)】PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

了解知道Dropout原理用代码实现正则化(L1、L2、Dropout）Dropout的numpy实现PyTorch中实现dropout了解知道Dropout原理Dropout是防止过拟合的一种方法（过拟合overfitting
qingxuanmingye·2019-05-22 10:49

Dropout解决OverFitting

代码importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportLabelBinarizer#loaddatadigits=load_digits()X=digits.datay=dig
铿锵的玫瑰·2019-05-17 21:50

正则化(Regularization)分析 [Andrew Ng 深度学习笔记]

在这里整理一下笔记我感觉“正则化”这个词，在中文的语义看来有点奇怪，第一次看它感觉挺晦涩的但是当看到它的英文是Regularization时，我感觉就好理解许多了高方差(highvariance)与过拟合(overfitting
Originum·2019-05-15 20:25

underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。

underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。
shishi_m037192554·2019-04-17 09:51

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型
范中豪·2019-03-05 14:00

深度学习中解决过拟合(over fitting)、欠拟合(underfitting)的方案。

深度学习中解决过拟合(overfitting)、欠拟合(underfitting)的方案。简介在深度学习训练和测试数据过程经常会遇到过拟合和欠拟合的问题。
jmujsc·2019-02-06 12:45

Explore Machine Learning 101, Basic Concepts，四

3、欠拟合与过拟合欠拟合（Underfitting）过拟合（Overfitting）总结  Note:本文系LeetCode专题“BasicConceptsinML，BasicConceptsinML”
Hckrinston·2019-01-18 13:36

什么是过拟合 (Overfitting)

学习资料:Tensorflow:dropout教程PyTorch:dropout教程Theano:l1l2regularization教程今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合overfitting现象,和解决过拟合的方法
qq_36553031·2019-01-15 18:53

算法工程师面试300题

overfitting怎么解决？LR和SVM的联系与区别？LR与线性回归的区别与联系？为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？XGBoos
飞魔006·2019-01-14 11:44

深度学习2

对某个数据集过度拟合的状态称为过拟合（overfitting）。损失函数损失函数（lossfunction）是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当
kobeboa·2019-01-11 10:32

深度学习理论基础13-损失函数

只对某个数据集过度拟合的状态称为过拟合（overfitting）。避免过拟合也是机器学习的一个重要课题。神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态，以这个指标为基准，寻找最优权重参数。神
满满的宇宙感·2019-01-01 19:18

CNN系列笔记（一）——通俗理解卷积神经网络

过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。
马大哈先生·2018-12-19 15:25

机器学习：神经网络的 over fitting

我们在训练模型的时候，经常会遇到underfitting与overfitting的概念，现在的机器学习，基本是数据驱动型的。
Matrix_11·2018-12-09 18:38

深度学习笔记--防止过拟合的几种方法

过拟合在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候，或者在对模型进行过度训练（overtraining）时，常常会导致模型的过拟合（overfitting）。
小熊猫3·2018-11-30 20:38

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

1.偏差与方差-机器学习算法泛化性能分析在一个项目中，我们通过设计和训练得到了一个model，该model的泛化可能很好，也可能不尽如人意，其背后的决定因素是什么呢？或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢？”偏差-方差分解（bias-variancedecomposition）“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进
郑瀚Andrew.Hann·2018-11-29 19:00

正则化为什么能防止过拟合

1.概述在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。
梅_梅·2018-11-26 20:03

机器学习基石 Lecture13: Hazard of Overfitting

机器学习基石Lecture13:HazardofOverfittingWhatisOverfitting?TheRoleofNoiseandDataSizeDeterministicNoiseDealingwithOverfittingWhatisOverfitting?有时候会发现某些情况下模型对训练数据的拟合很好，但是对于训练数据之外的数据拟合很差。这种情况表明模型有比较差的泛化性能。比如下图
无所知·2018-11-13 22:56
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