第17章 发现过拟合和欠拟合 我们现在将更深入的研究和讨论在深度学习背景下的过拟合和欠拟合（underfitting and overfitting）。这里将提供一些图表来将它们匹配到你自己的训练损失/精确度曲线上，这个对于第一次以本书来学习深度学习/机器学习且之前还没有面对过拟合和欠拟合时是特别有 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-21 15:06:07
阅读次数：
254
#使用dropout解决overfitting（过拟合）问题 #如果有dropout,在feed_dict的参数中一定要加入dropout的值 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-05 13:58:41
阅读次数：
177
L2 Regularization是解决Variance（Overfitting）问题的方案之一，在Neural Network领域里通常还有Drop Out, L1 Regularization等。无论哪种方法，其Core Idea是让模型变得更简单，从而平衡对training set完美拟合、以 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-06-30 19:59:15
阅读次数：
150
其实今天只花了一点点时间来学习这本书， overfitting可以通过regularization来解决，贝叶斯方法也可以避免overfitting的出现，实际上在贝叶斯模型里，模型的有效参数数量会自动地根据训练数据集大小来确定。 regularization的思想是，对误差函数加入惩罚项，使得系数 ...
分类：
系统相关 时间：
2018-05-17 22:03:55
阅读次数：
182
整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 Backpropagation 梯度消失、梯度爆炸 常用的激活函数 参数更新方法 解决overfitting的方法 1.Backp ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-09 23:59:44
阅读次数：
347
在莫烦Python教程的“Dropout 解决 overfitting”一节中，出现错误如下： InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder_1' with dtype float an ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-05 21:38:04
阅读次数：
2929
在机器学习中可能会存在过拟合的问题，表现为在训练集上表现很好，但在测试集中表现不如训练集中的那么好。 图中黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试数据的适应性较差。 一般用于解决过拟合的方法有增加权重 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-23 10:57:06
阅读次数：
5421
（本节课各种数学式子比较多。。。。。^_^） 决策树 Decision Tree? 介绍? 熵 Entropy? 信息增益 Information Gain? 常见算法? 过度拟合 Overfitting? 剪枝 Prune? 增益率 GainRatio? 更多的DT应?场景类别：? 连续函数，多分 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-19 14:21:19
阅读次数：
193
定义一些名词 欠拟合（underfitting）：数据中的某些成分未被捕获到，比如拟合结果是二次函数，结果才只拟合出了一次函数。 过拟合（overfitting）：使用过量的特征集合，使模型过于复杂。 参数学习算法（parametric learning algorithms）：用固定的参数进行数据 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-24 00:42:55
阅读次数：
144
1. 过拟合 overfitting 问题什么是过拟合呢？用实际生活中的一个例子来比喻一下过拟合现象. 说白了, 就是机器学习模型于自信. 已经到了自负的阶段了. 那自负的坏处, 大家也知道, 就是在...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-16 14:21:06
阅读次数：
413
