欠拟合，过拟合及正则化
在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运行之前就得知系统的“复杂程度”。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使用几维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本文的一个新概念—Regularization Parameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论 ...
原文：5.线性回归-欠拟合和过拟合以及过拟合时的解决方法-正则化
定义 过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。 模型过于复杂 欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。 模型过于简单 那么是什么原因导致模型复杂 线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回 ...
2021-11-04 21:47 0 1477 推荐指数：
相关推荐
欠拟合、过拟合及解决方法
。 解决方法： 1、添加其它的特征项，有时候模型欠拟合是数据的特征项不够造成的，可以添加其 ...
欠拟合和过拟合的一般解决方法
解决欠拟合(高偏差)的方法 1.模型复杂化 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树等 2.增加更多的特征，使 ...
欠拟合、过拟合及其解决方法
在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了，这个问题也在学术界讨论的比较多。（之前搜了很多有的博客 ...
过拟合与欠拟合 之原因和解决方法
目录 1、基本介绍 2、原因 3、解决方法 4、正则化 4.2 L2正则化 4.1 L1正则化 1、基本介绍 过拟合：指为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差 ...
（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合
1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的： 1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大 2 ）特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示： 看上图中的多项式回归 ...
正则化——解决过拟合问题
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 ...
Pytorch_第八篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化
深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合、过拟合与正则化 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识，主要涉及： 欠拟合 ...