回归：过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种： 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化，初始化权重参数的时候采用 ...

''' 思路：1、调用数据集 2、定义用来实现神经元功能的函数（包括解决过拟合） 3、定义输入和输出的数据4、定义隐藏层（函数）和输出层（函数） 5、分析误差和优化数据（改变权重）6、执行神经网络 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets ...

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 ...

《从锅炉工到AI专家(6)》一文中，我们把神经网络模型降维，简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限，在该文中我们只介绍了理论，并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人 ...

本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 ， 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现（第二部分） 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时，分类为1。h ...

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 ...

，然后使用该模型去拟合未来的数据。 在我们机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现过拟合和欠拟合的现象。训 ...

过拟合和欠拟合是在网络训练中常常碰到的问题 过拟合（overfit）：训练误差小，但是对于测试集上的误差很大。可能模型过于复杂，训练中只”记住”了训练样本，然而其泛化误差却很高。 欠拟合（underfit）：训练误差很大，无法找到合适的函数描述数据集 下面介绍这两种情况下 ...