過擬合、欠擬合及其解決方案
過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合、欠擬合的概念 權重衰減 丟棄法 模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。通俗來講，前者指模型在訓練 ...
原文：過度擬合現象的解決方案
.定義 標准定義：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h 屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h 小，但在整個實例分布上h 比h的錯誤率小，那么就說假設h過度擬合訓練數據。 Machine Learning Tom M.Mitchell .出現過擬合的一些原因 建模樣本抽取錯誤，包括 但不限於 樣本數量太少，抽樣方法錯誤，抽樣時沒有足夠正確考慮業務場景或業務特點，等等導致抽出 ...
2016-10-28 16:38 0 4176 推薦指數：
相關推薦
過擬合與欠擬合的原因以及解決方案
作者：我執 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 有哪些原因會導致過擬合？ 數據層面 訓練集和測試集的數據分布不一致 ...
粘包現象與解決方案
簡單遠程執行命令程序開發 是時候用戶socket干點正事呀，我們來寫一個遠程執行命令的程序，寫一個socket client端在windows端發送指令，一個socket server在Linux端 ...
欠擬合和過擬合出現原因及解決方案
機器學習的基本問題是利用模型對數據進行擬合，學習的目的並非是對有限訓練集進行正確預測，而是對未曾在訓練集合出現的樣本能夠正確預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力就稱為模型的泛化能力，追求這種泛化能力始終是機器學習的目標 過擬合 ...
出現過擬合與欠擬合的原因以及解決方案
在學習李宏毅機器學習的課程中，在第二課中遇到了兩個概念：過擬合(overfitting)和欠擬合(underfitting)，老師對於這兩個概念產生的原因以及解決方案沒有提及太多，所以今天就讓我們一起學習一下有關這兩個名詞的概念、如何避免等等。 目錄 1.過擬合(overfitting)和欠 ...
深度學習中過擬合、欠擬合問題及解決方案
，然后使用該模型去擬合未來的數據。 在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經常會出現過擬合和欠擬合的現象。訓 ...
動手學習Pytorch(4)--過擬合欠擬合及其解決方案
過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合、欠擬合的概念 權重衰減 丟棄法 模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差 ...
Qt 5.9 安裝過程報錯現象及解決方案
本人在從 Qt5.7 轉移到 5.8 的時候發現，Windows 7 系統能運行 Qt 5.7 的環境在安裝 Qt 5.8 或者 Qt 5.9 的過程中會報告各種奇怪的錯誤，能夠全部忽略掉，讓安裝 ...