我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，i ...

在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据。 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f)，此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域。 从训练数据中学习 ...

机器学习中的过拟合和欠拟合 1、机器学习算法对于整体的数据训练和拟合，以典型的多元线性回归的方式为例，通过设定拟合的最高次数，然后对比输出的曲线结果可以看出，随着拟合函数次数的增大，其拟合线性回归模型的R2的值在不断地增大，均方差也在不断地减小，看起来拟合的结果越来越准确，其实质只是对于所存 ...

深度学习由于超参数的个数比较多，训练样本数目相对超参数来说略显不足，一不小心就容易发生过拟合。从本质上来说，过拟合是因为模型的学习能力太强，除了学习到了样本空间的共有特性外，还学习到了训练样本集上的噪声。因为这些噪声的存在，导致了模型的泛化性能下降。在深度学习中如何克服过拟合的问题呢？一般来说 ...

1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中，我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例，这里给出7-18岁男生的身高标准（数据来源：7 岁～18 岁儿童 ...

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合 第二张 ...

　　在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛 ...

过拟合 先谈谈过拟合，所谓过拟合，指的是模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般，也就是说模型对未知样本的预测表现一般，泛化（generalization）能力较差。 如图所示 （图片来源：coursera 吴恩达机器学习公开课） 从图中可以看出，图一是欠拟合 ...