機器學習是在模型空間中選擇最優模型的過程，所謂最優模型，及可以很好地擬合已有數據集，並且正確預測未知數據。 那么如何評價一個模型的優劣的，用代價函數（Cost function）來度量預測錯誤的程度。代價函數有很多中，在Ng的視頻中，Linear Regression用的是平方代價函數 ...

overfitting(過度擬合)的概念 最近幾天在看模式識別方面的資料，多次遇到“overfitting”這個概念，最終覺得以下解釋比較容易接受，就拿出來分享下。 overfittingt是這樣一種現象：一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合，但是在訓練 ...

1.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 2.出現過擬合的一些原因 ...

關於過擬合的問題 1、什么是過擬合？ 過擬合（overfitting）是指學習時選擇的模型所包含的參數過多（即模型容量很大），以至於出現這一模型對已知數據預測得很好，但對未知數據預測得很差的現象。 2、產生過擬合的原因 產生過擬合的主要原因可以有以下三點： 1) 數據 ...

一、過擬合問題 1.1 問題定義 過擬合（overfitting）是指在模型參數擬合過程中的問題，由於訓練數據包含抽樣誤差，訓練時，復雜的模型將抽樣誤差也考慮在內，將抽樣誤差也進行了很好的擬合。具體表現就是最終模型在訓練集上效果好；在測試集上效果差。模型泛化能力弱。 1.2 出現過擬合的原因 ...

解決擬合與過擬合問題的方法： 一、網絡層數選擇 代碼如下： 5種網絡層數的擬合效果如下： 可知網絡層數為1，擬合結果較為合理 二、Dropout的影響 代碼如下： 結果如下圖所示： dropout訓練斷開一定網絡連接，避免過擬合，測試時連接 ...

　　關於 Dropout 可以防止過擬合，出處：深度學習領域大神 Hinton，在2012年文獻：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 　　【Dropout 可以防 ...

1、過擬合問題 　　欠擬合：根本原因是特征維度過少，模型過於簡單，導致擬合的函數無法滿足訓練集，誤差較大； 　　　　　　解決方法：增加特征維度，增加訓練數據； 　　過擬合：根本原因是特征維度過多，模型假設過於復雜，參數過多，訓練數據過少，噪聲過多，導致擬合的函數完美的預測訓練集，但對新數據的測試 ...