过拟合是什么

  • 斯坦福机器学习公开课学习笔记(3)—拟合问题以及局部权重回归、逻辑回归

    (转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.拟合问题        这节课首先讲到了一个我们经常遇到的问题,欠拟合(underfitting)以及过拟合(overfitting)。其中过拟合是最常见的,这个问题,来源于我们一个特征值的权重过于突出,就...

    文章 傲海 2014-06-09 690浏览量

  • 机器学习中的过拟合

    成千上万的数据科学新手会在不知不觉中犯下一个错误,这个错误可以一手毁掉你的机器学习模型,这并不夸张。你知道是什么吗? 我们现在来讨论应用机器学习中最棘手的障碍之一:过拟合(overfitting)。 在本文中,我们将详细介绍过拟合、如何在模型中识别过拟合,以及如何处理过拟合。最后你会学会如何一劳永...

    文章 技术小能手 2018-07-24 2660浏览量

  • Splunk Machine Learning Toolkit在回归问题上的应用

    在前面的文章中,我们对Splunk Machine Learning Toolkit 3.0.0进行了介绍,今天我们就来聊一下机器学习中最常见的问题:回归。 什么是回归? 回归对数值连续的通常是来预测一个值,比如预测房屋价格、股票走势、产品销售量、未来的天气情况等。线性回归是最简单的一种回归算法,...

    文章 10data 2017-12-28 1156浏览量

  • 机器学习中你不可不知的几个算法常识

    欠拟拟合 我们已经知道,我们希望通过机器学习学得的模型的泛化能力比较强,直白来说就是使得学得的模型不仅仅在在训练样本中工作得很好,更应该在新的样本中工作很好。 通常我们把分类错误的样本数占总样本数的比例称为错误率(error rate),而准确度(accuracy)= 1 - 错误率。举例来说,如...

    文章 技术小能手 2018-10-09 1536浏览量

  • 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

    给《机器视觉与应用》课程出大作业的时候,正好涉及到这方面内容,所以简单整理了一下(参考 Hinton 的课程)。按照之前的套路写: 是什么 过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合...

    文章 玄学酱 2017-08-02 897浏览量

  • 大白话解释模型产生过拟合的原因!

    今天郭江师兄在实验室讲解了全体机器学习会第一章的知识,大家讨论了一下过拟合的知识,这里我根据自己的理解,整理了一下原因,力求同最通俗的语言来描述,可能不是太严谨,但是总体思想能保证正确! 一、过拟合的概念? 首先我们来解释一下过拟合的概念? 过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集...

    文章 玄学酱 2017-08-02 994浏览量

  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

    本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题, 摘要:理解神经卷积网络、欠拟合 & 过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout? 这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 数据增强(Data augmentation) 欢迎来到本系列教程的第...

    文章 玄学酱 2017-10-16 1066浏览量

  • 机器学习之正则化图文讲解

    1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说...

    文章 傲海 2017-09-15 1175浏览量

  • 深度学习处理医学问题时,会面临这些尴尬

    AI掘金志(公众号):雷锋网旗下只专注于报道AI商业化与落地的垂直内容频道。助力“AI技术输出者”寻找商业潜力大的落地场景,服务“AI技术消费者”选择适合自身的技术供应商。 AI掘金志主要推送两类文章: 1.深入挖掘AI公司与传统机构的合作案例。 2.剖析各地医院、银行、制造企业、零售商、政府部门...

    文章 行者武松 2017-07-03 978浏览量

  • 正则化方法:L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

    正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练...

    文章 云栖希望。 2017-12-04 1629浏览量

  • 深度学习揭秘之防止过拟合(overfitting)

           神经网络通过大量的参数模拟各种繁多的任务,并能拟合各种复杂的数据集。这种独特的能力使其能够在许多难以在“传统”机器学习时代取得进展的领域——例如图像识别、物体检测或自然语言处理等领域表现优异。然而,有时候,最大的优点也是潜在的弱点。模型在学习过程时,如果缺乏控制可能会导致过拟合(ov...

    文章 【方向】 2018-10-23 2680浏览量

  • 用Python进行机器学习(附代码、学习资源)

    使用Python库、流水线功能以及正则化方法对非线性数据进行建模。 在数据科学和分析领域中,对非线性数据进行建模是一项常规任务。但找到一个结果随自变量线性变化的自然过程很不容易。因此,需要有一种简便并且稳健的方法来快速将测量数据集与一组变量进行拟合。我们假定测量数据可能包含了一种复杂的非线性函数关...

    文章 技术小能手 2018-06-05 4916浏览量

  • 深度学习笔记4:深度神经网络的正则化

    恍恍惚惚,又20天没写了。今天笔者要写的是关于机器学习和深度学习中的一项关键技术:正则化。相信在机器学习领域摸爬滚打多年的你一定知道正则化是防止模型过拟合的核心技术之一,关于欠拟合和过拟合的问题,本篇笔者就不再展开来说,笔者年初就在一篇文章中详细通俗地阐述了过拟合的相关问题。想要看的朋友猛戳谈谈过...

    文章 技术小能手 2018-09-03 2187浏览量

  • 决策树算法之分类回归树 CART(Classification and Regression Trees)【2】

    上一篇文章主要介绍了分类树,下面我们再一起来看一下回归树,我们知道,分类决策树的叶子节点即为分类的结果;同理,回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么,同样是回归算法,线性回归和决策树回归有什么区别呢?区别在于,前者拟合的是一条直线,而后者却可以拟合非线性的数据,如下图中的数据就是用线性回归来拟合的...

    文章 程序员在深圳 2019-12-23 244浏览量

  • 吴恩达《机器学习》课程总结(10)应用机器学习的建议

    10.1决定下一步该干什么 当系统的效果很差时,你可能考虑到收集更多的样本,也可能: (1)尝试减少特征的数量; (2)尝试获得更多的特征; (3)尝试增加多项式特征; (4)尝试减少正则化程度λ; (5)尝试增加正则化程度λ。 如果做决策将是本章的内容。而不是盲目的选择一种策略。 10.2评估一...

    文章 ysyouaremyall 2018-07-03 1277浏览量

  • 用PyTorch创建一个图像分类器?So easy!(Part 2)

    在第一部分中,我们知道了为什么以及如何加载预先训练好的神经网络,我们可以用自己的分类器代替已有神经网络的分类器。那么,在这篇文章中,我们将学习如何训练分类器。 训练分类器 首先,我们需要为分类器提供待分类的图像。本文使用ImageFolder加载图像,预训练神经网络的输入有特定的格式,因此,我...

    文章 【方向】 2018-12-17 1482浏览量

  • 深度学习中正则化技术概述(附Python代码)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一...

    文章 磐石001 2018-04-23 1565浏览量

  • 吴恩达《深度学习》第二门课(1)深度学习的实用层面

    1.1训练,验证,测试集(Train/Dev/Test sets) (1)深度学习是一个按照下图进行循环的快速迭代的过程,往往需要多次才能为应用程序找到一个称心的神经网络。 (2)在机器学习中,通常将样本分成训练集,验证集和测试集三部分,数据规模相对较小,适合传统的划分比例(如6:2:2),数据...

    文章 ysyouaremyall 2018-07-10 1081浏览量

  • 08 集成学习 - XGBoost概述

    概述 __XGBoost__是GBDT算法的一种变种,是一种常用的有监督集成学习算法;是一种伸缩性强、便捷的可并行构建模型的Gradient Boosting算法。 __注意:__这里说可以并行构建模型,并不是说XGBoost建立的下一轮基模型不依赖于上一步的结果,而是指生成每个基模型的决策树时,...

    文章 白尔摩斯 2018-11-28 783浏览量

  • 模式识别与机器学习第一讲(上)

    关键词:有监督学习、无监督学习、强化学习、回归、分类、误差函数、泛化、正则化、超参数、验证集。 序言 从去年5月入坑以来,线上线下都上过机器学习的课(线上是看了Coursera的课入门,线下上了DS-GA 1003 Machine Learning and Computational Statis...

    文章 玄学酱 2017-10-24 971浏览量

  • 《计算机视觉:模型、学习和推理》——第1部分 概率

    本节书摘来自华章计算机《计算机视觉:模型、学习和推理》一书中的第1部分,作者:(英)普林斯(Prince,J. D.)著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1部分 概率 本书第一部分(第2~5章)致力于简要回顾概率和概率分布。几乎所有的计算机视觉模型可以在概率范围内解释,...

    文章 华章计算机 2017-07-03 2553浏览量

  • 学界 | 当前机器学习成果真的可靠吗?伯克利&MIT新研究质疑基准测试集

    近日,伯克利和MIT研究者发布的一篇名为《Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?》的新论文提出了学界一个尖锐的问题:包括CIFAR10在内的知名基准测试集,都存在验证集过拟合问题。 这一论文引起了Keras之父François Chollet...

    文章 技术小能手 2018-06-06 2066浏览量

  • 机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证

    在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成...

    文章 【方向】 2018-11-23 3290浏览量

  • 手把手教你用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Implementing an Image Classifier with PyTorch: Part 2 作者 | Jose Nieto 翻译 | Jeffery26          校对 | 酱番梨        审核 ...

    文章 雷锋网 2019-04-01 240浏览量

  • Understanding and Improving Layer Normalization | NIPS 2019 论文解读

    本文对NIPS 2019录用的论文Understanding and Improving Layer Normalization做出详细的解读,敬请批评指正。 点击下载论文 点击下载论文解读电子书 摘要:这项研究针对的是目前非常常用的技术layer normalization (LN)。LN类似于...

    文章 KB小秘书 2019-11-18 2547浏览量

  • 泼冷水:反思机器学习5年大跃进(附论文)

    站在2018年,图像分类准确率在95%以上的模型,已经遍地都是。 回想2012年,Hinton带着学生们以ImageNet上16.4%的错误率震惊计算机视觉研究界,似乎已经是远古时期的历史。 这些年来的突飞猛进,真的可信吗? 最近一项研究引出了一些反思:这些进步很可疑。 这项研究,就是加州大学伯...

    文章 技术小能手 2018-06-08 1031浏览量

  • 第四范式戴文渊:机器学习教科书的 7 大经典问题

    如果希望了解机器学习,或者已经决定投身机器学习,你会第一时间找到各种教材进行充电,同时在心中默认:书里讲的是牛人大神的毕生智慧,是正确无误的行动指南,认真学习就能获得快速提升。但实际情况是,你很可能已经在走弯路。 科技发展很快,数据在指数级增长,环境也在指数级改变,因此很多时候教科书会跟不上时代的...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 910浏览量

  • 一文详解分类问题中的维度灾难及解决办法

      一、介绍 本篇文章,我们将讨论所谓的“维度灾难”,并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释,并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子,我们有一些图片,每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗...

    文章 玄学酱 2017-08-02 918浏览量

  • 数据分析不得不知的七种回归分析技术

    回归分析技术是一种非常重要的数据分析方法,有着广泛的应用,能够解决目标变量为连续的预测分析问题。 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通...

    文章 晚来风急 2017-07-03 1396浏览量

  • 回归分析的七种武器

    导读:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 913浏览量

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