机器学习-过度拟合

最新推荐文章于 2022-07-10 17:31:43 发布
最新推荐文章于 2022-07-10 17:31:43 发布
阅读量281 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NewDay_/article/details/122462439
版权

欠拟合 高误差 拟合 过拟合 高方差

过拟合定义，不能泛化
在这里插入图片描述
分类过度拟合

在这里插入图片描述
解决过度拟合方法1人工减少特征值2正则化加上十分小的项在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
正则化
在这里插入图片描述
梯度下降法
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

正规方程法
在这里插入图片描述
正规化逻辑回归
在这里插入图片描述
注意逻辑回归的目标方程
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

每天5分钟机器学习：一文搞懂过拟合和欠拟合
huanfeng_AI的博客
10-13 657
过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题，它们都会导致模型在测试数据或实际应用中表现不佳。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在测试数据或实际应用中表现不佳的现象，主要原因是模型过于复杂或者训练数据过少。欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，无法很好地拟合数据的特征和规律，主要原因是模型过于简单或者训练数据不足。
机器学习中的过度拟合和欠拟合
技术探索驿站
07-30 612
在本文中，我们将了解什么是过度拟合和欠拟合，它们发生的原因以及如何解决它们。机器学习模型旨在从数据中学习模式，以对新的、未见过的示例做出准确的预测。然而，过度拟合和欠拟合是两个可能导致模型性能出现问题的常见挑战。理解这些概念对于开发有效的机器学习解决方案至关重要。过度拟合是指机器学习模型对训练数据的学习过于精准，将噪声和随机波动当做有意义的模式来捕捉。过度拟合模型在训练数据上表现异常出色，但无法推广到新数据或未见过的数据。欠拟合是与过度拟合相反的问题，即模型过于简单，无法捕捉数据中的潜在模式。
模型过度拟合
连峰碧波间，浅水泛舟游
09-03 1737
这几天在训练一个文本处理的机器学习算法，使用支持向量机和决策树算法在训练集上的数据的准确度特别高，但是在测试集上的数据的准确度确很低，于是陷入过度拟合的烦恼中，查找资料发现一些多度拟合的看法。仔细想想确实在训练时存在一些问题，第一：输入变量多，由于缺乏对问题的根本认识，使用了很多无关变量，这个问题打算从其它途径先认识变量和问题的关系；第二：数据的噪声可能是比较大，没有考虑到关键的特征和信息。下面的几
机器学习中过度拟合
yuy32423的博客
01-21 888
在机器学习中，随着模型复杂度增加，训练集误差减低，而验证集误差却变大，也就是偏差低而方差很高的时候，可以推断此时的模型过度拟合了。 如下图最右，当模型想要一丝不苟地反映已知的所有数据，此模型可能失去通用性，对未来预测可能会变得更差。这是因为所谓的“已知”数据，都是有误差的！精准的拟合会把数据的误差给放大 ——拟合得越精确，并不代表预测结果就越准确，拟合得过度精确后有可能结果更加糟糕。 L2相对...
【机器学习】什么是过度拟合？如何解决过度拟合？
m0_51816252的博客
07-10 7986
在模型拟合数据时，当特征值太少，不能够很好的拟合数据，我们称其为欠拟合或高偏差；当特征值过多时，虽然拟合的曲线经过了每个数据，代价值接近0，但是它的实用性不强，不能很好的泛化，称其为过拟合或高方差...
机器学习过拟合
Black eyes的博客
03-26 895
出现过拟合的原因： a)      在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，假设数据满足独立同分布。即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型。即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，即数据的分布可能会发生变化。 b)      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
机器学习-kNN算法
12-15
kNN，全称为K最近邻（K-Nearest Neighbors），是机器学习领域中最基础且直观的算法之一。它属于监督学习方法，主要用于分类和回归问题。kNN算法基于一个简单的思想：未知类别的样本可以被分类为其最近的k个已知类别...
机器学习笔记--过度拟合与正则化
幽幽酱的的博客
01-17 572
注：本文为学习笔记，描述与截图多来自课件和百科，学习网站为：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/fDCQp/classification 1.过度拟合 我们的预测模型可能会出现如下三种情况： 第一种情况：如第一个图形所示，预测模型为直线，即,但该直线并没有很好的覆盖数据 第二种情况：如第二个图形所示，添加...
机器学习-强化学习-迷宫Code
最新发布
02-28
强化学习是机器学习领域中的一个重要分支，主要研究如何使智能体通过与环境的交互来学习策略，以实现某种长期目标。迷宫问题是一个经典的强化学习问题，通常用于测试和展示强化学习算法的性能和效率。在迷宫问题中，...
机器学习算法-基于机器学习回归算法实现过拟合.zip
05-12
在这个“机器学习算法-基于机器学习回归算法实现过拟合”的主题中，我们将深入探讨回归算法以及如何处理过拟合现象。 回归算法主要包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）、决策树回归、随机森林...
过度拟合-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）
JetLee的博客
01-19 3007
过度拟合overfitting 什么是过度拟合 如何解决过拟合问题 正则化 正则化线性回归 正则化逻辑回归 过度拟合（overfitting） 什么是过度拟合 欠拟合：如果一个算法没有很好的拟合数据，比如一个本应该用二次多项式拟合的数据用了线性去拟合，导致最后拟合数据的效果很差。我们称之为欠拟合（underfitting）或者高偏差（high bias）。 过拟合：如果一个应该
机器学习之过拟合
changyuanchn的专栏
05-15 829
引言 什么是过拟合呢？所谓的过拟合实际上就是分类器或者函数过度的拟合了训练数据，在训练数据上表现良好，但是在其他的数据上泛化能力非常差。如下图所示： （plus:其实从这张图中也可以得出一个不严谨的结论,函数越简单，其拟合能力可能越好。这里面其实也蕴含了一些哲学道理与生活哲理，极简生活哲学，扯远了。。。。） 我们试图学习分开红点和蓝点的一个分类器（本质上就是学习一个函数），可以看到绿色的...
机器学习2.12——过度拟合
weixin_54245989的博客
02-12 703
1⃣️高级优化 2⃣️多分类问题处理 3⃣️过度拟合 ⬇️三种拟合情况 ⚠️出现过拟合原因：特征变量过多 ❗️引发问题：由于为了拟合训练集，变量过多，一旦数据集不够多，则无法对其函数进行很好的约束，且无法泛化到新的样本中就无法预测新样本的输出情况 Ps: 泛化：指一个假设模型应用到新样本的能力 ????解决泛化 1.尽量减少选取变量的数量(缺点:可能会筛掉有用信息) 2.正则化：可保留所有特征变量，减小量级or减小参数theta大小 ...
机器学习基础：六种方法帮你解决模型过拟合问题
Python学习与数据挖掘
04-01 3182
在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 喜欢本文记得收藏、点赞、关注。 【注】文末提供技术交流群 正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」 在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案和正确答案相距甚远，即准确率降低。这类模型将无关数据中的噪声视为信号，对准确率造成负面影响。即使模型经过很好地训练使损失很小，也无济于事，
处理过拟合的一些方法
weixin_43977647的博客
04-07 2791
1.减小网络大小 防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数，当学习参数过多时候，就相当于一个线性函数本来只需要两个参数（一个截距一个斜率）就可以表达出来（当然样本点是不会完全在直线上的，分布于直线两侧），但是这时候你给了5个参数，那么所表达出来的线就会穿过更多的点，这个时候曲线会变成四次曲线，模型的泛化力会显著下降。 2.添加权重正则化 一个问题的解释有两种样子，其中...
改善过拟合方法
panrenlong的博客
08-16 1618
我们在线性拟合或神经网络学习过程中，都会遇到过拟合或欠拟合问题，那么我们如何解决这个问题呢？ 解决过拟合的常用方法有： 1）增加训练样本数据量； 2）使用正则化（正规化）方法（L1，L2）改善过拟合；此方法适用于大多数ML和NN，做法都差不多； 3）在NN中，可使用Dropout正规化方法，就是在NN网络中，我们忽略一些神经元，是这个NN变得不完整，训练一次，到了第2此，在随机忽略一些神经...
过拟合及其解决办法
南风知我意
07-14 1773
- 过拟合 先谈谈过拟合，所谓过拟合，指的是模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般，也就是说模型对未知样本的预测表现一般，泛化（generalization）能力较差。 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）。 那么如何防止过拟合呢？一般的方法有early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（
模型评估、过拟合欠拟合以及超参数调优方法
AI 算法笔记
03-19 8861
机器学习入门系列（2）–如何构建一个完整的机器学习项目，第十一篇！ 该系列的前 10 篇文章： 机器学习入门系列(2)–如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法 特征工程之数据预处理（上） 特征工程之数据预处理（下） 特征工程之特征缩放&特征编码 特征工程(完) 常用机器学习算法汇总比较(上） 常用机器学习算法汇总比较(中） 常用机器学习算法汇总比较(...
深度学习中超参数介绍，过拟合、欠拟合、梯度消失及梯度爆炸的理解
weixin_41796280的博客
12-22 3627
超参数的设置对训练的影响 （1）学习率（learning rate） 学习率（learning rate）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的，基于动量的或者是自适应的，不同的优化算法决定不同的学习率。为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率过大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡，所以学习率对于算法性能的表现至关重要。 （2）学习率调整策略 一般情况下，初始参数所得目标值与要求的
机器学习中的过度拟合：原因与对策
"这篇文档探讨了机器学习中的过度拟合问题，特别是在算法训练过程中的表现。此外，还概述了机器学习的基本概念、性质、算法应用、与其他算法的比较以及未来发展方向。" 过度拟合是机器学习中一个重要的概念，尤其在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值