机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。 那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Cost function）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在Ng的视频中，Linear Regression用的是平方代价函数 ...

overfitting(过度拟合)的概念 最近几天在看模式识别方面的资料，多次遇到“overfitting”这个概念，最终觉得以下解释比较容易接受，就拿出来分享下。 overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练 ...

1.定义 标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 —-《Machine Learning》Tom M.Mitchell 2.出现过拟合的一些原因 ...

关于过拟合的问题 1、什么是过拟合？ 过拟合（overfitting）是指学习时选择的模型所包含的参数过多（即模型容量很大），以至于出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象。 2、产生过拟合的原因 产生过拟合的主要原因可以有以下三点： 1) 数据 ...

一、过拟合问题 1.1 问题定义 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。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 出现过拟合的原因 ...

解决拟合与过拟合问题的方法： 一、网络层数选择 代码如下： 5种网络层数的拟合效果如下： 可知网络层数为1，拟合结果较为合理 二、Dropout的影响 代码如下： 结果如下图所示： dropout训练断开一定网络连接，避免过拟合，测试时连接 ...

　　关于 Dropout 可以防止过拟合，出处：深度学习领域大神 Hinton，在2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 　　【Dropout 可以防 ...

1、过拟合问题 　　欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 　　　　　　解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 　　过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试 ...