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什么是过拟合
2019-09-20 18:32    来源: 未知      点击:

  过拟合很好理解,今天在知乎上看到eyounx这么解释,挺形象的,大致是这么个说法:在机器学习中,我们提高了在训练数据集上的表现力时,在测试数据集上的表现力反而下降了,这就是过拟合。

  过拟合发生的本质原因,是由于监督学习的不适定性。比如我们再学习线性代数时,www.520068.com,给出n个线性无关的方程,我们可以解出来n个变量,但是肯定解不出来n+1个变量。在机器学习中,如果数据(对应于方程)远小于模型空间(对应求解的变量),那么,就容易发生过拟合现象。

  所以说,有限的训练数据并不能反映出一个模型的好坏,然而我们却不得不根据这有限个数据来挑选模型。因此,我们完全有可能挑选出在训练数据上表现很好,但是在测试集上表现很差的模型。因为在进行测试之前,我们并无法知道模型在测试数据上的表现。如果模型空间很大,也就是说有很多模型供我们挑选,那么,我们挑选对的模型的概率就会下降。但与此同时,如果想在训练集上表现良好,最直接的办法就是在足够大的模型空间中挑选模型,如果模型空间太小,我们就很难挑选出将训练集拟合的很好的模型。综上所述,如果想要拟合好训练数据,就需要足够大的空间模型。但是,如果模空间太大,挑选到好的模型的概率就会下降。因此,就会出现过拟合现象。

  今天突然被以前同学人问到什么是机器学习中的’过拟合‘?“过拟合就是训练的时候效果很好损失函数值可以降得很低,但是到测试数据集的时候表现就不那么好了,就是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的,可以加大数...博文来自:Panda-xu的博客

  开始我是很难弄懂什么是过拟合,什么是欠拟合以及造成两者的各自原因以及相应的解决办法,学习了一段时间机器学习和深度学习后,分享下自己的观点,方便初学者能很好很形象地理解上面的问题,同时如果有误的地方希望...博文来自:Fitz的博客

  overfitting过拟合过拟合:表示神经网络模型在训练集上的表现很好,但是泛化能力比较差,在测试集上表现不好overfitting的例子:横坐标为x,纵坐标为y,每个黑点为训练集的训练实例,红色线...博文来自:风筝的专栏

  转载来源:一.过拟合在训练数据不够多时,或者over-training时,经常会导致o...博文来自:小明的博客

  文章目录一、什么是“过拟合”二、如何解决“过拟合”问题一、什么是“过拟合”在正式进入正题前,我想用几个我们生活中常见的几个简单的例子来让大家更好地理解下过拟合的概念。其实简单的说,过拟合的现象其实就是...博文来自:南淮北安的博客

  1.什么是欠拟合和过拟合先看三张图片,这三张图片是线性回归模型拟合的函数和训练集的关系第一张图片拟合的函数和训练集误差较大,我们称这种情况为欠拟合 第二张图片拟合的函数和训练集误差较小,我们称这种情况...博文来自:飘过的春风

  在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优...博文来自:willduan的博客

  各位小伙伴们大家好,很高兴能够和大家继续讨论机器学习方面的问题,今天想和大家讨论下关于机器学习中的监督学习中的过拟合的问题,以及解决过拟合的一些方法。在正式进入正题前,我想用几个我们生活中常见的几个简...博文来自:weixin_34185512的博客

  欠拟合,就是训练程度不够,或训练样本太少,模型在训练数据上的预测效果很差,在新数据上的预测结果也非常糟糕。过拟合,就是在训练数据上的预测效果非常好,但是在新数据上的预测结果却非常糟糕。如下图所示,横轴...博文来自:jieming2002的博客

  index:-机器学习中过拟合的概念-抑制过拟合的方法过拟合过拟合:模型过于复杂,在训练集上面的拟合效果非常好甚至可以达到损失为0 但是在测试集的拟合效果很不好欠拟合:模型过于简单在训练集和测试集的拟...博文来自:朱小丰的博客

  定义定义:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小,但在整个实例分布上h’比h的错误率小,那么就说假设h过度拟合训练数据。———《Mach...博文来自:NIGHT_SILENT的博客

  在进行训练深度网络时,如果数据量(训练样本)比较小,或者网络结构过于复杂,是很容易出现过拟合现象。先解释下什么是过拟合现象,一般数据集会分为训练集,验证集,和测试集,如果在训练集上的正确率和验证集上的...博文来自:不负光阴不负卿

  1.定义标准定义:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小,但在整个实例分布上h’比h的错误率小,管家婆彩图自动更 新那么就说假设h过度拟合训练数据。—-《M...博文来自:雪伦的专栏

  我们在这里介绍几个机器学习中经常可以听到的几个名词,他们就是泛化能力,欠拟合,过拟合,不收敛和奥卡姆剃刀原则。...博文来自:Learning-Deep

  一文区分什么是「过拟合」和「欠拟合」?编译:RichardYang来源:TowardsDataScie...博文来自:喜欢打酱油的老鸟

  把知乎上的回答整理整理,香港管家婆玄机彩图,若有侵权,请告知本人进行整改作者:刘文博链接:来源:知乎著作权归作...博文来自:码飞_CC的博客

  过拟合和欠拟合是每一个学习机器学习的人必须要了解的,大概是机器学习中最重要最基本的一个概念,但是到底什么是过拟合?可能很多了解机器学习的人直接会说是样本太少了,模型太复杂,导致泛化能力太弱。   没问...博文来自:leibaojiangjun1的博客

  过拟合(原因、解决方案、原理)作者:a8198252941.定义标准定义:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小,但在整个实例分布上h’...博文来自:SEUer_jeff的博客

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