產生過擬合的原因
1 過擬合的概念？ 首先我們來解釋一下過擬合的概念？ 過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上表現較差的一種現象！下圖給出例子： 我們將上圖第三個模型解釋為出現了過擬合現象，過度的擬合了訓練數據，而沒有考慮到泛化能力。在訓練集上的准確率和在開發集上的准確率畫在一個圖上 ...
原文：過擬合產生的原因（Root of Overfitting）
之前在 過擬合和欠擬合 Over fitting amp Under fitting 一文中簡要地介紹了過擬合現象，現在來詳細地分析一下過擬合產生的原因以及相應的解決辦法。 過擬合產生的原因： 第一個原因就是用於訓練的數據量太少。這個很好理解，因為理想的訓練數據是從所有數據中抽取的無偏差抽樣。如果訓練數據量較少，那么很有可能訓練數據就不能完全反映所有數據的規律。因此模型很可能學習到的是一些特殊的例 ...
2019-06-27 19:53 0 434 推薦指數：
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轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解局部加權(線性)回歸。在講解局部加權線性回歸之前，先講解兩個概念：欠擬合、過擬合，由此引出局部加權線性回歸算法。 欠擬合、過擬合 如下圖中三個擬合模型 ...
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 ...