用简单易懂的语言描述过拟合 overfitting？

知乎精选：深入解析信息技术领域的关键内容
最新推荐文章于 2024-04-03 23:55:43 发布
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本文从知乎精选的热门话题出发，深入探讨了信息技术领域的关键内容，包括前端开发、后端开发、移动开发、游戏开发、大数据开发、开发工具等细分技术领域。文章不仅介绍了各领域的重要技术点，还分享了实际应用案例和最佳实践。
Overfitting(过拟合)
qq_40844444的博客
11-19 1445
Overfitting（过拟合）是指机器学习模型在训练数据上学习得太好，以至于它捕捉到了训练数据中的噪声和细节，而不仅仅是潜在的模式。这导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。我们通过计算训练集和测试集上的均方误差（MSE）来评估模型的性能，并通过可视化来观察过拟合现象。过拟合发生的原理通常是因为模型过于复杂，拥有过多的参数，以至于它可以完美地适应训练数据集，但这并不意味着它能很好地泛化到新的数据上。过拟合的概念主要用于提醒我们在模型选择和训练过程中要注意模型的泛化能力，避免模型在新的数据上表现不佳。
AIGC少样本生成：如何避免过拟合问题？
SuperAGI2025
04-30 1129
本文聚焦AIGC少样本生成场景（如用10条客服话术训练模型生成新话术），重点解决“如何避免模型过拟合”的核心问题。内容覆盖：过拟合在少样本中的特殊表现、抗过拟合的底层逻辑、具体技术方案（含代码示例）、实际应用场景验证。本文从“生活场景→核心概念→技术原理→实战案例”层层递进：先通过“学画画只看3张图”的故事引出少样本过拟合问题；再拆解AIGC、少样本生成、过拟合的本质；接着从数据增强、模型优化、训练策略三方面讲解抗过拟合方法；最后用“电商评论生成”案例演示全流程。
overfitting(过度拟合)的概念
12-30 2万+
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。 overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决ove
过拟合overfitting
sinat_34683729的博客
08-29 1167
过拟合: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。
在训练过程中有没有遇到过拟合的情况？详细描述这种情况？你认为过拟合的原因是什么？怎样解决？
最新发布
07-18
2. **简化模型结构**：减少模型参数数量或使用更简单的模型结构，有助于降低过拟合风险。 3. **正则化方法**： - L1正则化（Lasso）：通过添加权重的绝对值作为惩罚项，促使模型稀疏化。 - L2正则化（Ridge）：...
过拟合和欠拟合的形象解释
热门推荐
爱吃冰淇凌的羊驼
03-19 7万+
今天突然被以前同学人问到什么是机器学习中的’过拟合‘？ “过拟合就是训练的时候效果很好损失函数值可以降得很低，但是到测试数据集的时候表现就不那么好了，就是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的，可以加大数据集来进行训练，比如在图像领域可以通过拉伸旋转变换剪裁等等方式来增加训练数据集然后通过Dropout随机清零参数来避免.......“。巴拉巴拉讲了一堆，虽然我很想解释明白，但是.......总感...
动手学深度学习-过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
cqldqsb的博客
02-15 3048
GRU RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） ⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 RNN: Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh) H_{t} = ϕ(X_{t}W_{xh} + H_{t-1}W_{hh} + b_{h}) Ht​=ϕ(Xt​Wxh​+Ht−1​Whh​+bh​) GRU: Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(X...
深度点击率预估模型的One-Epoch过拟合现象剖析
阿里妈妈技术
10-19 2448
本文作者：悦怿、珞家、惊寒、寒戍、孟诸1. 摘要深度学习的应用极大地提升了推荐模型的效果和性能，然而业界对于推荐系统中深度模型的基础问题，例如过拟合现象，关注度依然较少。在本文中，我们将介绍阿里妈妈展示广告Rank团队对点击率(CTR)预估模型过拟合问题的研究。我们观察到CTR模型的过拟合现象非常特殊：在训练的第一个epoch结束，第二个epoch开始时，预估模型发生过拟合现象，并且在测试集上的效...
overfitting
m0_37937932的博客
06-24 434
机器学习的效果如何得看他的泛化能力咋样，学的不咋的，又可以分为：underfitting，即在看过的数据集上就没有做好，这时候可以增加hypothesis 模型复杂度，通过feature transform增加dvc。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...
过拟合（Overfitting）
数分小白.py的博客
04-03 966
过拟合（Overfitting）是机器学习中的一个重要概念，它指的是模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于在训练集上达到了很高的准确率，但在未见过的数据（测试集或实际应用中的数据）上表现却大幅下降的现象。这通常意味着模型学习到了训练数据中的噪声或细节，而非数据的通用规律。
overfitting(过度拟合)的概念(转)
weixin_30522183的博客
10-16 423
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。 overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种...
关于“overfitting”（过度拟合）现象
守静默语
07-07 1178
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。 overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决overfit
[机器学习笔记] 机器学习中的“过拟合（Overfitting）”和“欠拟合（Underfitting）”
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
03-24 4964
机器学习中的“过拟合（Overfitting）”和“欠拟合（Underfitting）” 在机器学习领域中，当讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，通常使用术语是：过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。过拟合和欠拟合是机器学习算法表现差的两大原因。 什么是过拟合和欠拟合？ 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...
深入理解机器学习——过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）
冯·诺依曼
04-23 1万+
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上表现良好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化（Generalization）。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为 训练误差（Training Rrror）的度量误差，目标是降低训练误差。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望 泛化误差（Generalization Error）/测试误差（Test Rrror）很低。泛化误差被定义为新输入的误差期望。
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...
曲线拟合
weixin_45812669的博客
04-26 2363
曲线拟合 理论在WIKIPEDIA里介绍的很详细 Curve fitting - Wikipedia 数据拟合的最小二乘法 数据拟合的最小二乘问题是：根据给定的数据组(xi,yi),i=1,2,…,n,(x_i,y_i),i = 1,2,\dots,n,(xi​,yi​),i=1,2,…,n,选取近似函数形式，即给定函数类φ(x)∈H\varphi(x) \in Hφ(x)∈H,使得 ∑i=1nδi2=∑i=1n[yi−φ(xi)]2 \sum\limits_{i = 1}^{n}\delta_i^2 =
[Machine Learning] 欠拟合&过拟合（Underfitting & Overfitting）
Oh_MyBug的博客
02-12 768
Where does the error from？ 在[Machine Learning] 回归（Regression）中，我们发现，越复杂的Model不见得会给Testing Data（测试数据）越好的Performance（效果）。相反，最复杂的Model其实Performance（效果）是最差的，即Error是最大的！ 现在我们就来讨论一下这个Error来自什么地方？了解Error的...
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