回歸：過擬合情況 / 分類過擬合 防止過擬合的方法有三種： 1 增加數據集 2 添加正則項 3 Dropout,意思就是訓練的時候隱層神經元每次隨機抽取部分參與訓練。部分不參與 最后對之前普通神經網絡分類mnist數據集的代碼進行優化，初始化權重參數的時候采用 ...

''' 思路：1、調用數據集 2、定義用來實現神經元功能的函數（包括解決過擬合） 3、定義輸入和輸出的數據4、定義隱藏層（函數）和輸出層（函數） 5、分析誤差和優化數據（改變權重）6、執行神經網絡 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets ...

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 ...

《從鍋爐工到AI專家(6)》一文中，我們把神經網絡模型降維，簡單的在二維空間中介紹了過擬合和欠擬合的現象和解決方法。但是因為條件所限，在該文中我們只介紹了理論，並沒有實際觀察現象和應對。 現在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的構建模型。我們可以方便的人 ...

本篇主要總結1.二分類邏輯回歸簡單介紹 ， 2.算法的實現 3.對欠擬合問題的解決方法及實現（第二部分） 1.邏輯回歸 邏輯回歸主要用於非線性分類問題。具體思路是首先對特征向量進行權重分配之后用 sigmoid 函數激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5時，分類為1。h ...

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 ...

，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 ...

過擬合和欠擬合是在網絡訓練中常常碰到的問題 過擬合（overfit）：訓練誤差小，但是對於測試集上的誤差很大。可能模型過於復雜，訓練中只”記住”了訓練樣本，然而其泛化誤差卻很高。 欠擬合（underfit）：訓練誤差很大，無法找到合適的函數描述數據集 下面介紹這兩種情況下 ...