weixin_42029090的博客

    前几天自己在那瞎鼓捣MNIST数据集，天赋太差，一知半解吧。还有就是TensorBoard始终调不出来，没法跟直观的看到效果，网上找了各种方法都试不通，算了，先不管。我按照TensorFlow中文社区上的教程继续学习，接下来的教程用到了Cifar-10数据集，对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10...

    作为一个学生，感觉不能在这么浑浑噩噩了。听说区块链很火啊，想了很久啊，于是决定投身机器学习的不归路上（表示皮一下很开森）。小白嘛，什么都不懂，就找到百度上瞎搜索，看到一篇知乎的文章，介绍的还不错，下面还有一个跳到b站的链接。毫不犹豫就跳过去了，结果出来的是一个有气无力的中年大叔的公开课，还是马赛克画质的。搜了一下，原来是机器学习界的大牛——吴恩达。在b站上找了一下，还真找到了新一点的公开课...

欠拟合和过拟合欠拟合：训练集拟合不充分，测试集偏差较大。过拟合：训练集过度拟合，测试集偏差较大。  解决欠拟合和过拟合问题欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。欠拟合问题可以通过增加特征维度来解决。过拟合问题，根本的原因则是特征维度过多，导致拟合的函数完美的经过训练集，但是对新数据的预测结果则较差。解决过拟合问题，则有2个途径：减少特征维度：可以人工选择保留...