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 ...

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 ...

1 過擬合 1.1 定義 是指模型對於訓練數據擬合呈現過當的情況，反映到評估指標上就是模型在訓練集上的表現很好，但是在測試集上的表現較差。結果就是訓練出的模型泛化能力差。 1.2 如何防止過擬合 防止過擬合的方法有4種： 1）增加訓練集數據； 該方式是從數據入手，將更多的數據參與到模型 ...

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 ...

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 ...

能力，追求這種泛化能力始終是機器學習的目標。 　　過擬合和欠擬合是導致模型泛化能力不高的兩種常見原因， ...