NTU-Coursera机器学习:过拟合(Overfitting)与正规化(Regularization)

最新推荐文章于 2025-03-10 22:00:00 发布
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文章标签： NTU-Coursera 过拟合 正规化
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本文探讨了过拟合的概念，指出Ein小而Eout大的学习现象，并分析了过拟合的原因，包括复杂模型、数据噪音和有限训练数据。解决方案包括使用简单模型、数据清洗和增加数据规模。正规化作为限制模型复杂度的有效手段，通过weight decay regularization降低模型复杂度，减少过拟合。适当的正规化项设计原则应考虑目标依赖性、合理性及友好性。

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过拟合overfitting

过拟合(overfitting)定义

什么是过拟合(overfitting),即:简单的说就是这样一种学习现象：Ein 很小，Eout 却很大。而Ein 和 Eout 都很大的情况叫做 underfitting。这是机器学习中两种常见的问题。


上图中，竖直的虚线左侧是"underfitting", 左侧是"overfitting”。发生overfitting 的主要原因是：（1）使用过于复杂的模型(dvc 很大)；（2）数据噪音；（3）有限的训练数据。

噪音与数据规模

我们可以理解地简单些：有噪音时，更复杂的模型会尽量去覆盖噪音点，即对数据过拟合！这样，即使训练误差Ein 很小（接近于零），由于没有描绘真实的数

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NTU-Coursera机器学习:机器学习基石 (Machine Learning Foundations)
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07-20 527
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［机器学习］overfitting 和regularization
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Overfitting & Regularization
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06-30 321
过拟合和欠拟合现象的产生，以及如何使用正则化方法解决过拟合现象
线性分类器——Overfitting & regularization
佐井白白的微笑
12-03 704
本内容整理自coursera，欢迎交流转载。 1 错误率和正确率error=num of mistakestotal number of data pointserror=\frac{ num\ of\ mistakes}{total\ number\ of\ data\ points} accuracy=num of correcttotal number of data pointsaccu
2.过拟合与规则化
花小七
12-17 189
监督机器学习问题无非就是，在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。因为参数太多，会导致我们的模型复杂度上升，容易过拟合，也就是我们的训练误差会很小。但训练误差小并不是我们的最终目标，我们的目标是希望模型的测试误差小，也就是能准确的预测新的样本。所以，我们需要保证模型“简单”的基础上最小化训练误差，这样得到的参...
NTU-Coursera机器学习:机器学习的可行性 & 训练与测试
松子茶的专栏
02-07 4339
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松子茶的专栏
02-06 2592
本节总体思路：按照输出空间类型分Y,数据标记类型分yn,不同目标函数类型分f和不同的输入空间类型分X .其中按照输出空间类型Y，可以分为二元分类，多元分类，回归分析以及结构化学习等，这个好理解，离散的是分类，连续的是回归，到是结构化的学习接触的相对较少，而相对二元分类，当然有多元分类问题。例如，美分硬币共有四种（1、5、10、25美分），输入数据为（尺寸，重量），输出集合{η}={1美分，5美分，10美分，25美分}。这是一个4分类问题。一般的讲，多元分类问题的输出可表示为： {η}={ 1, 2，···，
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【机器学习】机器学习进阶之旅（一）
beautiful_huang的博客
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zhaijianfengrui的专栏
11-21 768
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一文搞懂机器学习中的正则化！
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极客BIM工作室
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07-20 1392
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