机器学习 --名词解释（损失函数、正则、过拟合、欠拟合）

最新推荐文章于 2025-02-27 10:42:56 发布
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#机器学习 #正则 #损失函数 #TensorFlow

本文介绍了损失函数的概念及其在机器学习中的应用，并探讨了正则化的原理与实践方法。通过具体的实例，读者可以深入了解如何使用损失函数评估模型预测结果与实际结果之间的差距，以及如何利用正则化技术防止过拟合现象。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

损失函数和过拟合
DAN_L的博客
06-28 2020
一、二次代价函数(quadratic cost) 其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示样本的总数。为简单起见 ，同样一个样本为例进行说明，此时二次代价函数为： a=σ(z), z=∑Wj*Xj+b σ() 是激活函数 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小，权值w和偏置b的梯度推导 如下： 其中，z表示神经元的输入，σ表示激活函数。w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比，激活函数的 梯度越大，w和b的大小调整得越快，训练收敛得就越快
深度学习知识总结-过拟合、欠拟合和正则化
qq_37868876的博客
04-27 1160
在深度学习（机器学习）领域，训练模型时，我们不仅要求模型对训练数据集有很好的拟合（较低的训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。其中就会产生欠拟合和过拟合的问题。 一. 欠拟合 什么是欠拟合 欠拟合是指模型在训练集上的表现很差，训练误差高。我们需要模型尽可能地学习到给定数据集的特征，从而拟合数据分布，而欠拟合即模型在拟合训练集时，效果并不好，没有学习到数据分布的规律。造成欠拟合的原因，一般是模型的复杂度较低，模型在训练集中的表现都不
损失函数详解
金石软件
05-07 8204
是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。。在构建模型的过程中，如果特征的权重发生了变化得到了更好或更差的预测，就需要利用损失函数来判断模型中特征的权重是否需要改变，以及改变的方向。
名词解释 代价函数和损失函数
weixin_39306118的博客
05-19 757
损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。吴恩达老师为什么用代价函数一词从公式推导符号中就能看出来肯定是代价函数 目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正...
什么是过拟合（overfitting）
weixin_42065630的博客
09-20 1万+
转自：用简单易懂的语言描述「过拟合 overfitting」？ https://www.zhihu.com/question/32246256 在机器学习选择模型的过程中，如果一味追求提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度则往往会比真模型更高，这种现象被称为过拟合，过拟合是指学习时选择的模型所包含的参数过多，以至于出现这一模型对已知数据预测得很好，对未知数据预测的很差的现象。 转自：http...
机器学习——损失函数
qq_41566819的博客
12-22 2579
损失函数(loss function)又称为误差函数(error function)，是衡量模型好坏的标准，用于估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数。损失函数的一般表示为L(y,f(x))，用以衡量真实值y与预测值f(x)不一致的程度，一般越小越好。
机器学习课件-自动化学院-04-正则化和稀疏学习.pdf
最新发布
11-20
正则化是机器学习领域中为了缓解过拟合问题而引入的一种技术，其核心思想在于为模型训练过程添加额外的先验约束，以此来增强模型的泛化性能。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的未见数据上表现不佳的现象...
machine-learning.rar_三角函数 拟合_三角函数拟合_三角核函数_函数拟合_过拟合
07-14
在机器学习领域，函数拟合是一项基础且重要的任务，它涉及到如何通过数学模型来近似数据的分布。在这个“machine-learning.rar”压缩包中，主要探讨了使用三角函数进行拟合的方法，特别是针对过拟合问题的应用。过...
【深度学习】03-神经网络 4-1 Dropout 正则化 - 神经网络缓解过拟合的正则化方法
weixin_41645791的博客
09-24 1383
Dropout 正则化通过随机丢弃神经元的方式防止神经网络的过拟合，尤其适合在训练深度网络时使用。在这个代码中，我们手动实现了 Dropout 的基本机制，展示了如何在前向传播中应用 Dropout，并控制训练模式和推理模式下的行为差异。
机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化
happycell188的博客
02-27 1035
正则化是一种通过给模型添加额外约束，防止模型过拟合的方法。它通过在损失函数中加入正则化项，对模型的参数进行约束，使得模型不能随意学习到任何细微的特征，从而提高模型的泛化能力。过拟合和欠拟合是机器学习中需要重点关注的问题，它们都会导致模型性能下降。过拟合使模型缺乏泛化能力，欠拟合则使模型无法学习到数据的真实规律。而正则化作为应对过拟合的有效手段，通过合理地约束模型参数，提高了模型的泛化能力。
机器学习的专业名词解释
waiwai3的博客
04-25 698
机器学习算法的预测结果是目标变量，目标变量有两种：标称型和连续型标称型：在有限的数据中取值，分类算法中的目标变量就是标称型的连续型：在无限的数据中取值，回归算法中的目标变量就是连续型的监督学习：训练集中的每个样本都有特征和目标变量，机器学习根据样本预测。监督学习分为两类：（1）分类算法：将实例数据划分到合适的分类中（2）回归算法：例：数据拟合曲线，通过给定数据点的最优拟合曲线，可用于房价预测无监督...
【机器学习、深度学习】损失函数
Dong_ZH的博客
02-23 6093
​ 损失函数（Loss Function）又叫做误差函数，用来衡量算法拟合数据的好坏程度，评价模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数，通常使用来表示，Y表示真实值，f(x)表示模型的预测值。损失函数越小，说明模型拟合的越好，模型的性能也越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。
概率统计与机器学习：机器学习常见名词解释（过拟合，偏差方差）
Kelisiya
07-31 1143
过拟合，欠拟合 过拟合和欠拟合 仍旧以线性回归举例，f(x,w)=w1x1+w2x2...wnxnf(x,w) = w_{1}x_{1} + w_{2}x_{2}...w_{n}x_{n} 我们要在损失函数最小的情况下得到权值wE=∑Ni=1(yi−f(x,w))2E = \sum_{i=1}^{N} (y_{i} - f(x,w))^{2} 但是阶数N也是需要考虑的，比如一阶就是一条线，特
过拟合，欠拟合，偏差，方差等名词解释
jjw_zyfx的博客
08-23 550
机器学习术语（假设函数、损失函数、过拟合、欠拟合）
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
11-05 1256
机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。
损失函数（loss function）（基本介绍，作用，场景，特点，常见损失函数，代码示例）
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机器学习（一）—— 过拟合（Overfitting）、正则化与损失函数
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08-16 914
过拟合、正则化和损失函数什么是过拟合如何解决过拟合？正则化（regularization）损失函数平方损失函数（最小二乘法）对数损失函数指数损失函数 什么是过拟合 过拟合：经训练出的模型在训练集上表现很好，可能将训练集的一些特点当做所有样本都具有的特点，导致在新的样本上的误差变大，泛化能力差。 欠拟合：对训练集的一般性质尚未学好 如何解决过拟合？ 方法一：增加数据量 方法二：运用正则...
过拟合解析
折磨与着迷
07-12 1118
  1．前言          在训练模型的时候，过拟合是经常出现的一种情况，使得模型的泛化能力很差。根据不同的模型，采用相应的技巧可以避免过拟合，比如经常用的正则化、决策树中的剪枝措施等。很多人知道，训练得到的模型可能会出现过拟合，然而并不知道其内在的原因，这里将对这一现象进行解析，但本文不会介绍解决的办法，寻求解决办法的同学，可以阅读相关文章。 2．解析        这里我们以多项...
深度学习中的损失函数
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-22 2581
损失函数是用来量化模型预测和真实标签之间差异的一个非负实数函数，其和优化算法紧密联系。深度学习算法优化的第一步便是确定损失函数形式。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。
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