1. 从多项式曲线拟合中的过拟合问题说起 我们以一个简单的回归问题开始，说明许多关键的概念。 假设我们观察到一个实值输入变量x，我们想使用这个观察来预测实值目标变量t的值。 对于这个目的，一个很好的方法是考虑一个使用已知的产生方式人工制造出的例子 ...

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——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外 ...

，及如何改进系统复杂度，使其能够使其在准确拟合现有训练样例的情况下，尽可能准确预测新数据。 U ...

到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 一：过度拟合问题 （一）线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价 ...

和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记，若有错误望指出。 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和 ...

在进行模型搭建时常用的解决过拟合的方法有以下几种： 　　· 采用更多的数据 　　· 迫使模型的复杂度降低（减少层数、正则化） 　　· dropout（提高鲁棒性） 　　· 提早结束训练过程 　　· 数据增强 这里重点讲正则化(regularization) 假定对于一个二分类问题 ...

线性回归例子 如果 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x\] 通过线性回归得到的曲线可能如下图 这种情况下，曲线对数据的拟合程度不好。这种情况称为“Underfit”，这种情况属于“High bias”（高 ...

0范数：向量中非零元素的个数。 1范数：为绝对值之和。1范数和0范数可以实现稀疏，1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。 2范数：就是通常意义上的模，L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的正则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于 ...