欠拟合和过拟合通俗解释

最新推荐文章于 2025-05-01 15:32:16 发布
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分类专栏： 笔记
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今晚看到一个比较好的博客，很好的理解欠拟合和过拟合，在此记录下。
类别过程追女朋友，女朋友好比数据集，你就是网络。女朋友如果有很多特征，那么就好比数据集比较大，数据特征比较多，而你get不到你女朋友这些特征，那么就需要提高自己，也就是欠拟合了，提高自己，提高网络复杂性，或者降低女朋友档次，降低数据特性。反之，一样的道理

过拟合和欠拟合通俗的解释
weixin_42108215的博客
06-12 2036
1、经验误差和过拟合、欠拟合经验误差：学习器在训练集上的误差成为经验误差或训练误差过拟合：通俗点说，哎呀这个学习器在训练集上学的太好了，以至于老师没交给他的知识都学会，把自身内涵的知识都学会了，把这部分学到的知识用到测试集上，显然这部分知识是强加给测试集的，我们称之为过拟合欠拟合：顾名思义，你这个学习器学的不好，老师教的东西都没有掌握住，还得继续学，我们称之为欠拟合上面谈了欠拟合和过拟合，哪接下来...
过拟合（定义、出现的原因4种、解决方案7种）
热门推荐
NIGHT_SILENT的博客
06-25 6万+
定义定义：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。 ———《Machine Learning》Tom M.Mitchell出现过拟合的原因1.  训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；2.  训练集和测试集特征分布不一致；3.  样本...
过拟合问题及解决办法
liubo187的博客
08-11 1万+
1 什么是过拟合？ 一般提及到过拟合就是说在训练集上模型表现很好，但是在测试集上效果很差，即模型的泛化能力不行。过拟合是模型训练过程中参数拟合的问题，由于训练数据本身有采样误差，拟合模型参数时这些采样误差都拟合进去就会带来所谓的过拟合问题。 2 机器学习中为什么会容易出现过拟合？ 传统的函数拟合问题，一般是通过物理、数学等推导出的一个含参数的模型（数学建模），模型复杂度是确定的，没有多余的能
深度学习中模型训练的过拟合与欠拟合问题
最新发布
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
05-01 1201
在机器学习和深度学习的模型训练中，过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两种问题，它们会严重影响模型的泛化能力。一个好的训练模型，既要避免欠拟合，也要避免过拟合。解决过拟合和欠拟合问题是机器学习中的重要任务之一，需要通过合适的调整模型结构、优化算法和数据处理方法来寻找合适的平衡点，以获得更好的泛化性能。一、什么是过拟合（Overfitting）？过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的测试数据上表现很差的现象。换句话说，模型学习到了训练数据中的噪声和细节，而不仅仅是数据中的真实规律。
过拟合、欠拟合的通俗理解！过拟合和欠拟合的解决办法，以及dropout和正则化的讲解，代码实现（对于mnist数据集）！
weixin_41146894的博客
01-27 9646
这里写目录标题一 、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一 、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化：二、图像增强三、模型参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二、抑制过拟合三 、参数选择四、代码证明（dropout） 一 、过拟合、欠拟合的通俗理解 一味追求提高对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。这种现象称为过拟合（over-fitting）。过拟合 是指学习时选择的模型所包含的参数过多，以致于出现这一模型对已 知数据预测
过拟合问题
春秋繁露
06-19 377
真实的应用中想要的并不是让模型尽量模拟训练数据的行为，而是希望通过训练出来的模型对未知的数据给出判断。 模型在训练数据上的表现并不一定代表了它在未知数据上的表现。过拟合问题就是可以导致这个差距的一个很重要因素。 什么是过拟合 所谓过拟合，指的是当一个模型过为复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中通用的趋势。举一个极端的例子，如果一个模型中的参数比训练数据的总数还多，那么只要训练数据不冲突，这个模型完全可以记住所有训练数据的结果从而使得损失函数为0。可以.
过拟合与欠拟合
01-06
模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在...
DataWhale学习笔记过拟合、欠拟合及其解决方案
01-06
 在模型的评估和调整过程中，往往会遇到过拟合和欠拟合的问题，这也是及其学习中的经典问题，但在目前的任务中仍然会出现过拟合等问题，对于常用的解决方法，总结如下。  在解释上述现象之前，我们需要区分训练...
过拟合/欠拟合，梯度消失和爆炸概念
01-06
在解释过拟合/欠拟合之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望...
过拟合问题（The Problem of Overfitting）
欢迎一起交流问题！
04-05 1387
一、过拟合问题（The Problem of Overfitting） 过拟合的定义：当变量过多的时候，我们的假设函数可能会很好地拟合我们的数据集（上面第三个图像），代价函数非常接近0，但该假设函数却无法泛化到新的例子（也就是说对于新的输入，不能很好地预测其输出），就称其为过拟合。 下面举几个例子 对于回归问题，有三种情况，第一种是选取的假设函数过于简单，导致拟合程度不够，称为欠拟合（下面第一个图）；第二种情况是为正常情况，假设函数能很好的拟合数据集，并且对于新的样例能够很好地预测输出（下面第二.
八、过拟合问题
dragon Fly的博客
12-22 573
文章目录1、过拟合-overfitting定义2、怎样处理过拟合问题3、归一化 1、过拟合-overfitting定义 \qquad如果我们设置过多的特征，通过机器学习获得的假设函数将会和实验数据高度重合(成本函数的值将会十分接近于0)，但是这样会使得获得的模型不能较好地预测新的样本数据值，这种问题叫做过拟合问题。通俗地说，就是学习出来的模型不具有良好的“推广”性(generalize)，实用性很差。 2、怎样处理过拟合问题 方法一： \qquad减少特征数量，可以通过手动选择保留哪些特征，或者通过“模
【机器学习】过拟合问题
未来已来
10-14 364
**欠拟合(Underfitting)也叫高偏差，是指我们的假设模型与训练样本之间的映射效果不好，通常可能的原因是模型太简单，或者我们所用到的参数太少。 另一个极端过拟合(Overfitting)**是指与训练样本拟合地非常好，但是却对新数据的预测效果不好。可能的原因是我们选择了过于复杂的模型。 下面用Andrew Ng的两幅图来表示欠拟合和过拟合在线性回归和逻辑回归中的效果： 那么如何解决过...
机器学习笔记：过拟合问题
lyc0424的博客
03-12 358
过拟合问题 如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。 下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性模型，低度拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过度拟合，虽然能非常好地适应我们的训练集但在新输入变量进行预测时可能会效果不好；而中间的模型似乎最合适。 分类问题中也存在这样的...
什么是过拟合，什么是欠拟合呢？如何出现解决办法是什么
03-08
先分别解释过拟合和欠拟合的定义、表现，再讲解决办法。确保语言通俗易懂，可能用户需要实际应用中的建议，所以例子和解决方法要具体。 检查是否有遗漏，比如数据预处理是否相关？比如数据量不足可能导致过拟合，这...
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