机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力称为模型的泛化能力。 　　欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因 ...

过拟合、欠拟合以及解决方法 训练误差和泛化误差 在机器学习中，我们将数据分为训练数据、测试数据（或者训练数据、验证数据、测试数据，验证数据也是训练数据的一部分。）训练误差是模型在训练数据集上表现出来的误差，泛化误差（也可称为测试误差）是在测试数据集上表现出来的误差的期望。，例如线性回归用到 ...

过拟合与欠拟合 目录 一、 过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting） 2 1. 过拟合 3 2. 欠拟合（高偏差） 3 3. 偏差（Bias） 3 4. 方差（Variance ...

本文首发自公众号：RAIS ​前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 构建复杂的机器学习算法 上一篇文章中我们介绍了什么叫做机器学习算法极其具体的定义和所关心的问题，比较简单，接下来的文章我们将介绍一些设计学习算法的基本准则 ...

能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标。 　　过拟合和欠拟合是导致模型泛化能力不高的两种常见原因， ...

1 过拟合 1.1 过拟合的定义 当学习器把训练样本学的太好了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降，这种现象成为过拟合 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 过拟合的原因 ...

欠拟合与过拟合概念 欠拟合与过拟合概念 图3-1 欠拟合与过拟合概念演示 通常，你选择让交给学习算法处理的特征的方式对算法的工作过程有很大影响。如图3-1中左图所示，采用了y = θ0 + θ1x的假设来建立模型，我们发现较少的特征并不能很好的拟合数据，这种情况称之为欠拟合 ...

1 过拟合 1.1 定义 是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。 1.2 如何防止过拟合 防止过拟合的方法有4种： 1）增加训练集数据； 该方式是从数据入手，将更多的数据参与到模型 ...