機器學習中防止過擬合方法
過擬合 在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候，因為在統計學習中，假設數據滿足獨立同分布，即當前已產生的數據可以對未來的數據進行推測與模擬，因此都是使用歷史數據建立模型，即使用已經產生的數據去訓練，然后使用該模型去擬合未來的數據。但是一般獨立同分布的假設往往不成立，即數據的分布可能會 ...
原文：機器學習中過擬合的解決辦法
過擬合 先談談過擬合，所謂過擬合，指的是模型在訓練集上表現的很好，但是在交叉驗證集合測試集上表現一般，也就是說模型對未知樣本的預測表現一般，泛化 generalization 能力較差。 如圖所示 圖片來源：coursera 吳恩達機器學習公開課 從圖中可以看出，圖一是欠擬合，模型不能很好地擬合數據 圖二是最佳的情況 圖三就是過擬合，采用了很復雜的模型。最后導致曲線波動很大，最后最可能出現的結果就 ...
2017-09-28 12:07 0 7169 推薦指數：
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參考鏈接：https://blog.csdn.net/insular_island/article/details/39099721 1、從模型方面考慮。舉例說明：本身問題是二次的，用線性模型處理問題就是欠擬合，用三次及更高次處理問題就是過擬合。但是這里未考慮數據量的多少，只是針對本身模型階次 ...