ML/DL：机器学习模型优化技术之过拟合和欠拟合问题的简介(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)、从欠拟合到过拟合的变化、案例应用之详细攻略

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分类专栏： DL/R 精选(人工智能)-中级 文章标签： 过拟合 欠拟合 机器学习 神经网络
于 2019-05-26 19:38:59 首次发布
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本文介绍了机器学习中的过拟合和欠拟合问题，通过实例展示了从欠拟合到过拟合的变化。探讨了深度神经网络过拟合的原因，并提供了6种解决过拟合和3种解决欠拟合的方法，包括正则化、提前终止、数据扩增等。此外，还分享了基于泰坦尼克号数据集的概率校准和披萨数据集上的多项式回归案例。

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ML/DL：机器学习模型优化技术之过拟合和欠拟合问题的简介(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)、案例应用之详细攻略

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过拟合和欠拟合的简介

1、图文可视化：什么是欠拟合、正确拟合、过拟合？

(1)、案例理解：从欠拟合(M=1)到过拟合(M=9)的变化

2、过拟合和欠拟合的概述(6大方法解决过拟合+3大方法解决欠拟合)

ML与Regularization：正则化理论(权值衰减即L1正则化-L2正则化/提前终止/数据扩增/Dropout/融合技术)在机器学习中的简介、常用方法、案例应用之详细攻略

ML之LoR：基于泰坦尼克号数据集分别利用Platt校准和等距回归校准算法实现概率校准进而提高二元分类模型的预测准确性(模型提效)应用案例

3、深度神经网络为什么易产生过拟合？

抑制过拟合、提高泛化能力技术的案例应用

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ML之TS/MTS：多变量时间序列模型或多特征时间序列模型的简介、常用方法(三大方法-概率图/线性回归/非线性回归)、案例应用之详细攻略
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【ML/DL】浅层神经网络模型python实现
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DL-Pytorch动态&&GPU 加速运算&&过拟合 (Overfitting)&&Dropout 缓解过拟合
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DL-Pytorch Task03: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
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过拟合与欠拟合
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1 深度学习中欠拟合的解决方法 扩充训练集的特征种类  使用更加复杂的模型 减少正则化的参数 2 深度学习中过拟合的解决方法 数据增强 采用正则化 Batch Nomalization Dropout 提前终止训练过程 ...
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在AdaGrad的基础上，对二阶动量的计算进行了改进：即有历史梯度的信息，但是我又不想让信息一直膨胀，那么只要让历史信息一直衰减就好了。Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 [1]。在Adagrad算法中，每个参数的学习率各不相同。计算某参数的学习率时需将该参数前面所有时间步的梯度平方求和，随着时间步的增加，学习率将减小.
ML、RL、DM、DL初步理解
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2020年2月15日16:24:51 今日任务： 弄明白以下四个内容的特点、方向、内容以及关系： 机器学习（ML） 深度学习（DL） 强化学习（RL） 数据挖掘（DM） ML 维基百科解释的很详细！ 机器学习算法基于样本数据（称为“ 训练数据 ”）建立数学模型，以便进行预测或决策，而无需明确地编程以执行任务。 机器学习是人工智能的一个部分，很广泛的用于应用中，如邮件检测和计算机视觉等。与统计学...
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学习笔记三：DNN之优化器、正则、dropout、BN&LN对比
qq_56591814的博客
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文章目录一、神经网络参数优化器1.2 SGD（无动量）随机梯度下降。1.3 SGDM——引入动量减少震荡1.4 SGD with Nesterov Acceleration1.5 AdaGrad——累积全部梯度，自适应学习率1.6 RMSProp——累积最近时刻梯度1.7 Adam1.8 悬崖、鞍点问题二、过拟合解决方案2.1 正则化2.2 dropout2.3 Batch Normalization2.4 Layer Normalization 一、神经网络参数优化器 参考曹健《人工智能实践：Tensor
"机器学习面试题目详解：监督学习与无监督学习区别、正则化与过拟合原因及解决方法
为了解决过拟合问题，我们可以通过增加训练数据、改进数据抽样方法、降低模型复杂度等方式来有效地提高模型的泛化能力和预测性能。 总之，机器学习在不断发展和进步的过程中，探索出了各种方法和技术来应对数据分析...
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