模型过拟合欠拟合 训练误差和泛化误差 训练误差 指模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差 指模型在任意?个测试数据样本上表现出的误差的期望 我们的注意力应集中于降低泛化误差，使模型具有更好的普适性。 模型选择 验证数据集 （validation set） 预留?部分在训练数据集和测试数据集以外的数 ...
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2020-02-19 21:02:57
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课程引用自伯禹平台：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV 《动手学深度学习》官方网址：http://zh.gluon.ai/ ——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。 第二次打卡： Task03: 过拟合、欠拟合及其解决 ...
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2020-02-19 20:47:13
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过拟合、欠拟合及其解决方案 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减（通过l2正则化惩罚权重比较大的项） 3. 丢弃法(drop out) 4. 实验 1.过拟合、欠拟合的概念 1.1训练误差和泛化误差 前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并 ...
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2020-02-15 11:52:09
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基本概念 机器学习模型面临的两个主要问题是欠拟合与过拟合。 欠拟合 ，即模型具有较高的 偏差 ，说明模型没有从数据中学到什么，如下左图所示。而 过拟合 ，即模型具有较高的 方差 ，意味着模型的经验误差低而泛化误差高，对新数据的泛化能力差，如下右图所示。 通常，欠拟合是由于模型过于简单或使用数据集的特 ...
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2020-01-23 21:16:34
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偏差（Bias）与方差（Variance） 目录： 为什么会有偏差和方差？ 偏差、方差、噪声是什么？ 泛化误差、偏差和方差的关系？ 用图形解释偏差和方差。 偏差、方差窘境。 偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？ 偏差、方差与模型复杂度的关系？ 偏差、方差与bagging、boosting的关系？ 偏差 ...
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2019-10-23 18:37:53
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过拟合与欠拟合及其解决方法 我们在进行模型训练的时候会出现模型不能够很好地拟合数据的情况，这个时候就需要我们来判断究竟现在的模型是欠拟合还是过拟合。 1. 欠拟合 首先欠拟合就是模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据 training error cross validation err ...
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2019-07-04 22:42:00
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1. 过拟合 欠拟合 过拟合：在训练集（training set）上表现好，但是在测试集上效果差，也就是说在已知的数据集合中非常好，但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多，造成这样的原因是考虑影响因素太多，超出自变量的维度过于多了； 欠拟合：模型拟合不够，在训练集（training set）上 ...
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2019-03-23 13:12:23
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train loss 与 test loss 结果分析: train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题 ...
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2018-09-22 15:58:28
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无感知营销 1，训练集、测试集 机器学习中训练集、验证集和测试集的作用 2，过拟合、欠拟合 大白话给你说清楚什么是过拟合、欠拟合以及对应措施 ...
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2018-07-08 11:16:12
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版权声明：本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 一、纲要 欠拟合和过拟合 代价函数正则化 正则化线性回归 正则化逻辑回归 二、内容详述 1、欠拟合和过拟合 欠拟合，也叫高偏差，就是没有很好的拟合数据集的情况。如下图中的左图所示 过拟合，也叫高方差，就是虽然高阶多项式可以完美的拟合所有的数据，但会导 ...
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2017-10-22 23:42:46
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