前言： 機器學習的模式是通過大量的數據喂給一個模型，模型會根據數據不斷調整自身參數，最終具備判別這些數據的模式或特征的能力。若模型無法從這些數據中訓練出一個很好的效果，則認為它是欠擬合。若模型在訓練的時候達到很好的效果，而在未參與訓練的數據上測試，效果不好，則認為它是過擬合。 在本文，將介紹欠 ...

　　機器學習是利用模型在訓練集中進行學習，在測試集中對樣本進行預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力稱為模型的泛化能力。 　　欠擬合(underfitting)和過擬合(overfitting)是模型泛化能力不高的兩種常見原因 ...

過擬合、欠擬合以及解決方法 訓練誤差和泛化誤差 在機器學習中，我們將數據分為訓練數據、測試數據（或者訓練數據、驗證數據、測試數據，驗證數據也是訓練數據的一部分。）訓練誤差是模型在訓練數據集上表現出來的誤差，泛化誤差（也可稱為測試誤差）是在測試數據集上表現出來的誤差的期望。，例如線性回歸用到 ...

過擬合與欠擬合 目錄 一、 過擬合（overfitting）與欠擬合（underfitting） 2 1. 過擬合 3 2. 欠擬合（高偏差） 3 3. 偏差（Bias） 3 4. 方差（Variance ...

本文首發自公眾號：RAIS ​前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 構建復雜的機器學習算法 上一篇文章中我們介紹了什么叫做機器學習算法極其具體的定義和所關心的問題，比較簡單，接下來的文章我們將介紹一些設計學習算法的基本准則 ...

一、從機器學習分析兩者的關系 　　機器學習的基本問題：利用模型對數據進行擬合，學習的目的並非是對有限訓練集進行正確預測，而是對未曾在訓練集合出現的樣本能夠正確預測。 　　模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。 　　模型對訓練集以外樣本的預測能力就稱為模型的泛化 ...

1 過擬合 1.1 過擬合的定義 當學習器把訓練樣本學的太好了的時候，很可能已經把訓練樣本自身的一些特點當作了所有潛在樣本都會具有的一般性質，這樣就會導致泛化性能下降，這種現象成為過擬合 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 過擬合的原因 ...

欠擬合與過擬合概念 欠擬合與過擬合概念 圖3-1 欠擬合與過擬合概念演示 通常，你選擇讓交給學習算法處理的特征的方式對算法的工作過程有很大影響。如圖3-1中左圖所示，采用了y = θ0 + θ1x的假設來建立模型，我們發現較少的特征並不能很好的擬合數據，這種情況稱之為欠擬合 ...