总结 欠拟合：(对训练集的数据和测试集的数据拟合的都不是很好) 原因：模型学习到样本的特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 多项式回归：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...

本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是过拟合和欠拟合？ 过拟合的含义就是当前模型十分符合 ...

,丢弃掉哪些神经元的输出都是随机的,从而可以使得模型不过分依赖于某些神经元的输出,从而达到防止过拟合的 ...

下面要说的基本都是《动手学深度学习》这本花书上的内容，图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 　　验证数据集(validation data set)，又叫验证集(validation ...

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测：数据增强（Numpy+Pytorch） - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些？ - 检测分割模型图像输入大小？检测模型Faster rcnn输入较大800+ ...

[模型优化]模型欠拟合及过拟合判断、优化方法 一、模型欠拟合及过拟合简介 模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征 增加模型复杂度 ...

`欠拟合和过拟合 　　欠拟合是指模型不能很好的捕获到数据特征，不能很好的拟合数据，学习能力底下。解决方法：增加模型的复杂度 　　　　 　　过拟合是指模型不仅仅学习了数据集中的有效信息，也学习到了其中的噪音数据，使得模型在训练集上的表现非常好，但是对于测试集的预测效果很差。解决方案 ...

过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差 ...