我的理解：应该是只是针对性的去针对了那个问题的情况 出处： (1 条消息)用简单易懂的语言描述「过拟合 overfitting」？ - 知乎https://www.zhihu.com/question/32246256 指知乎上对过拟合的例子： 不知道大家在学车的时候教练教倒库和侧方停车的时候有没有 ...
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2017-11-11 21:26:11
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（原创文章，谢绝转载~） 机器学习入门内容： 1.过程：训练数据 -》 机器学习 -》模型 ； 输入-》模型-》输出 2.overfitting ，过度拟合问题。为了符合所有的数据点，而导致过度拟合的模型。 confront过度拟合的常用方法：（1）简洁模型 （2）留一部分训练数据（可以随机变化）校 ...
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2017-11-02 16:08:24
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泛化能力差和过拟合 引起过拟合的原因： 1）过度VC维（模型复杂度高） 2）噪声 3）有限的样本数量N 一个具体实验来看模型复杂度/确定性噪声、随机噪声、样本数量对过拟合的影响 关于确定性噪声 尽量避免过拟合： 1)从简单模型开始：降低模型复杂度 2)data cleaning/data pruni ...
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2017-09-27 00:42:46
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The Problem of Overfitting 如果有太多的 features，假设可能与训练数据太匹配了以致于预测未来的数据不准确。如下图： 解决 overfitting 1. 既然是由太多的 features 引起的，那么就排除一些 features 2. Regularization 不 ...
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2017-09-01 11:52:14
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正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出 ...
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2017-07-29 10:14:15
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课程简单介绍： 接上一节课，这一节课的主题是怎样利用 Regularization 避免 Overfitting。通过给如果集设定一些限制条件从而避免 Overfitting，可是如果限制条件设置的不恰当就会造成 Underfitting。最后讲述了选择 Regularization 的一些启示式方 ...
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2017-07-04 09:43:21
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2.1 经验误差与拟合 精度（accuracy）和错误率（error rate）：精度=1-错误率 训练误差（training error）或经验误差（empirical error） 泛化误差（generalization error） 过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitt ...
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2017-06-29 23:56:00
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Locally weighted regression，局部加权回归 对于线性回归，问题是选取的特征的个数和什么特征会极大影响fit的效果。 比如下图，是分布使用下面几个模型进行拟合的 ： 通常会认为第一个模型underfitting（欠拟合），而第三个模型overfitting（过拟合），第二个模 ...
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2017-06-03 14:01:33
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正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出 ...
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2017-05-31 10:11:34
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2.1 经验误差与过拟合 1. error rate/accuracy 2. error: training error/empirical error, generalization error 3. overfitting and underfitting 2.2 评估方法 1. hold ou ...
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2017-05-30 21:55:14
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