欠擬合、過擬合判斷方法
什么是欠擬合 訓練樣本被提取的特征比較少，導致訓練出來的模型不能很好地匹配，表現得很差，甚至樣本本身都無法高效的識別 什么是過擬合 所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。過擬合就是學到了很多沒必要的特征，遇到了新樣本這些錯誤 ...
原文：局部常數擬合方法 例
為了更直觀地說明光滑參數的變化對回歸函數估計效果的影響，下面給出一個數值模擬例子。 設有回歸模型 模擬數據 n x seq , , . e rnorm n, , . y x sin pi x e 局部常數擬合 h . plot x,y,main h . lines x, x sin pi x ,lty ,lwd 真實曲線 lines lowess x,y,f . ,pch ,lwd lowess ...
2020-03-27 20:10 0 771 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 ...