1.过拟合

然能完美的拟合模型，但是拟合出来的模型会含有大量的参数，将会是一个含有大量参数的非常庞大的模型，因此不利于实现

1.1解决过拟合的方法

1.1.1 特征选择，通过选取特征变量来减少模型参数等

1.1.2 正则化

欠拟合

对于模型拟合的不太到位，导致误差很大。

泛化能力

一个模型用到新样本进行预测和求解的能力

overfitting &&underfitting的更多相关文章

  1. Overfitting&Underfitting Problems

    这次根据结合Google的翻译果然速度快上许多,暂时休息,晚上在传一个exm2的随笔. 关于过度拟合下的问题 考虑从x∈R预测y的问题,下面的最左边的图显示了将\(y=\theta_0+\theta_ ...

  2. Machine Learning for Developers

    Machine Learning for Developers Most developers these days have heard of machine learning, but when ...

  3. 一起啃PRML - 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting 多项式曲线拟合

    一起啃PRML - 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 前言: ...

  4. Reading | 《机器学习》（周志华）（未完待续）

    目录 I. 大师对人工智能和机器学习的看法 II. Introduction A. What is Machine Learning 什么是机器学习 B. Basic terms 基础术语 C. In ...

  5. 机器学习之step by step实战及知识积累笔记

    数据工作者工作时间划分 据crowdflower数据科学研究报告,数据科学工作者的时间分配主要在以下几个领域: 首先是数据收集要占20%左右的时间和精力,接着就是数据清洗和再组织需要占用60%的时间. ...

  6. Course Machine Learning Note

    Machine Learning Note Introduction Introduction What is Machine Learning? Two definitions of Machine ...

  7. [C2P2] Andrew Ng - Machine Learning

    ##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an in ...

  8. stochastic noise and deterministic noise

    在机器学习中,导致overfitting的原因之一是noise,这个noise可以分为两种,即stochastic noise,随机噪声来自数据产生过程,比如测量误差等,和deterministic ...

  9. 局部加权回归、欠拟合、过拟合（Locally Weighted Linear Regression、Underfitting、Overfitting）

    欠拟合.过拟合 如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多 ...

随机推荐

  1. 前端项目引入Echarts中的dataTool的正确方式

    使用echarts画箱线图时调用echarts.dataTool.prepareBoxplotData() 报错:"echarts.dataTool.prepareBoxplotData i ...

  2. Github搜索技巧

    按仓库名称.说明或自述文件内容搜索 通过 in 限定符,您可以将搜索限制为仓库名称.仓库说明.自述文件内容或这些的任意组合. 如果省略此限定符,则只搜索仓库名称和说明. 限定符 示例 in:name ...

  3. 全志V3S 编译运行xboot笔记

    目录 全志V3S 编译运行xboot笔记 1.目的 2.环境准备 3.下载 3.1 fel模式进入 3.2 sunxi-fel工具的使用 3.3 烧录 4.串口打印 5.总结 全志V3S 编译运行xb ...

  4. Hibernate入门之创建数据库表

    前言 Hibernate 5.1和更早版本至少需要Java 1.6和JDBC 4.0,Hibernate 5.2和更高版本至少需要Java 1.8和JDBC 4.2,从本节开始我们正式进入Hibern ...

  5. Java高级项目实战03：CRM系统数据库设计

    接上一篇:Java高级项目实战02:客户关系管理系统CRM系统模块分析与介绍 欢迎点击回顾,接下来我们说说 CRM系统数据库设计. 我们根据产品的原型搞以及UI组的设计稿, 接下来就要设计数据库, 一 ...

  6. C#在屏幕画点

    Graphics类没有提供直接画点的方法,最开始想使用填充圆形区域來实现,结果发现点很大,占据了4个像素.使用起点和终点一样来划线什么也没画出.画矩形,画椭圆都没实现.最后试到填充矩形,这次成功了. ...

  7. w13scan扫描器的使用

    0x01 w13scan第三方包下载 环境:python3以上 下载:pip install w13scan 0x02 利用w13scan API接口编写w13scan.py from W13SCAN ...

  8. html页面提交JSON,ASP页面接收并打印

    jsonSubmit.html 1)能过 javascript函数驱动请求页 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title> ...

  9. vulnhub靶机之DC6实战（wordpress+nmap提权）

    0x00环境 dc6靶机下载地址:https://download.vulnhub.com/dc/DC-6.zip dc6以nat模式在vmware上打开 kali2019以nat模式启动,ip地址为 ...

  10. Uva1639（概率期望/对数处理避免丢失精度）

    Uva1639 题意: 有两个盒子各有n个糖果(n<=200000),每天随机选择一个:选第一个盒子的概率是p(0 ≤ p ≤ 1),第二个盒子的概率为1-p,然后吃掉其中的一颗.直到有一天,随 ...