Regularazation and Cross-Validation

最新推荐文章于 2025-10-17 10:18:12 发布
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本文深入探讨了Regularization和Cross-Validation在防止机器学习模型过拟合过程中的作用。通过将数据集分为训练集和验证集，使用不同正则化参数在验证集上计算验证误差，最终选择使验证误差最小的正则化参数，以达到优化模型性能的目的。同时，文章强调了Bias-Variance Trade-off在模型选择中的重要性。

Regularization 和 Cross-Validation 是两种最常用来控制过拟合的方法。


Cross-Validation是一种用来调节学习模型中Regularization参数标准化方法。我们首先把数据集分成训练数据集和验证数据集。然后我们用不同的正则化参数在验证数据集上计算验证误差。


最后，我们选择使得验证误差最小的正则化参数，使用该参数作为我们的学习模型。为了减少变动，我们可以在不同的验证数据集运行多次，将多次验证误差对应的正则化参数取平均值。


Bias Variance Trade-off

Cross-validation
qq_42148307的博客
10-05 1189
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Cross-validation and KNN
qq_42148307的博客
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本文主要是通过KNN作为分类器，利用Cross-validation作为评估准确率的一种方式，取其平均值作为准确率。在这里KNN采用K=5的情况，Cross-validation采用10-fold-cross-validation。，
机器学习之正则化与交叉验证
《致青春》——云梦泽
07-01 2346
机器学习之正则化与交叉验证
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赤赤吃吃喝喝
07-09 368
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士杰的博客
04-24 1510
过拟合与欠拟合（under & over） 欠拟合（underfitting）: EinE_{\text {in}}Ein​较高，EoutE_{\text {out}}Eout​也较高。 过拟合（overfitting）: EinE_{\text {in}}Ein​较低，EoutE_{\text {out}}Eout​却较高。（例如数据中有噪声，却使用了高次多项式非线性转换，便会出现过拟合...
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02-25 896
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南有芙蕖
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