来自:http://blog.csdn.net/fengzhe0411/article/details/7165549 最近几天在看模式识别方面的资料,多次遇到“overfitting”这个概念,最终觉得以下解释比较容易接受,就拿出来分享下. overfittingt是这样一种现象:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据.此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象.出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少.而…

我们之前解决过一个理论问题:机器学习能不能起作用?现在来解决另一个理论问题:过度拟合. 正如之前我们看到的,很多时候我们必须进行nonlinear transform.但是我们又无法确定Q的值.Q过小,那么Ein会很大:Q过大,就会出现过度拟合问题.如下图所示: 那么overfitting具体受什么因素影响呢? 现在我们又两个例子: 第一个例子的数据来源是:一个10-th的目标函数+noise:第二个例子的数据来源是:一个50-th的目标函数.现在我们用2-th函数(H2)和10-th函数(H1…

课程大纲 欠拟合的概念(非正式):数据中某些非常明显的模式没有成功的被拟合出来.如图所示,更适合这组数据的应该是而不是一条直线. 过拟合的概念(非正式):算法拟合出的结果仅仅反映了所给的特定数据的特质. 非参数学习方法 线性回归是参数学习方法,有固定数目的参数以用来进行数据拟合的学习型算法算法称为参数学习方法.对于非参数学习方法来讲,其参数的数量随着训练样本的数目m线性增长:换句话来说,就是算法所需要的东西会随着训练集合线性增长.局部加权回归算法是非参数学习方法的一个典型代表. 局部加权回归算法…

来自:https://www.zhihu.com/question/32246256 其实不完全是噪声和假规律会造成过拟合. (1)打个形象的比方,给一群天鹅让机器来学习天鹅的特征,经过训练后,知道了天鹅是有翅膀的,天鹅的嘴巴是长长的弯曲的,天鹅的脖子是长长的有点曲度,天鹅的整个体型像一个"2"且略大于鸭子.这时候你的机器已经基本能区别天鹅和其他动物了. (2)然后,很不巧你的天鹅全是白色的,于是机器经过学习后,会认为天鹅的羽毛都是白的,以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅. (3…

过拟合概念:是指分类器能够百分之百的正确分类样本数据(训练集中的样本数据),对训练集以外的数据却不能够正确分类. 原因:1:模型(算法)太过复杂,比如神经网络,算法太过精细复杂,规则太过严格,以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别,即在训练样本中拟合的很好,在训练样本外拟合的很差,过拟合最早就是从神经网络中发现出来的.策略树深度过深.回归参数过多,都会造成过拟合. 2:训练集中存在噪音,为了拟合异常点,偏离了正常分布. 3:训练集太小或不具有代表性 训练集与测试集互不相交,前…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器.对adaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时也出现了一些在回归问题上的应用.就其应用ad…

本文不定期更新.原创文章,转载请注明出处,谢谢. Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器. 算法概述 1.先通过对N个训练样本的学习得…

1.过度拟合overfitting 过度拟合,因为有太多的特征+过少的训练数据,学习到的假设可能很适应训练集,但是不能泛化到新的样例.即泛化generalize能力差. 解决办法: 1.手动/使用选择算法来确定保留的特征. 2.当所有的特征都对结果有一定贡献时,需要正则化,保留所有特征,但是降低θ的量级或者值. 2.正则化 在代价函数中加入惩罚项(正则化项),即对所有系数平方求和,乘上惩罚系数,这样就会降低各系数的量级,从而使分类模型形式更加简单,更简单的意思在这里可以理解为,像是预测房价的,如…

本文不定期更新.原创文章,转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/40423907 谢谢 Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器).然后把这些弱分类器集合起来.构成一个更强的终于分类器(强分类器).Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,它依据每次训练集之中每一个样本的分类是否正确,以及上次的整体分类的准确率,来确定每一个样本的权值. 将改动过权值的新数据集送给下层分类器进…

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…

过拟合 过拟合(overfitting,过度学习,过度拟合): 过度准确地拟合了历史数据(精确的区分了所有的训练数据),而对新数据适应性较差,预测时会有很大误差. 过拟合是机器学习中常见的问题,解决方法主要有下面几种: 1. 增加数据量 大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少. 2. 运用正则化 例如L1.L2 regularization等等,适用于大多数的机器学习,包括神经网络. 3. Dropout 专门用在神经网络的正则化的方法. Dropout regularization是指在深度学…

到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过拟合(over-fitting)的问题,可能会导致它们效果很差. 在这段视频中,我会解释什么是过度拟合问题,并且在此之后接下来的几个视频中,我们将谈论一种称为正则化(regularization)的技术,它可以改善或者减少过度拟合问题.如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为0),但是可能会不能推…

机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力,泛化能力强的模型才是好模型,对于训练好的模型,若在训练集表现差,不必说在测试集表现同样会很差,这可能是欠拟合导致:若模型在训练集表现非常好,却在测试集上差强人意,则这便是过拟合导致的,过拟合与欠拟合也可以用 Bias 与 Variance 的角度来解释,欠拟合会导致高 Bias ,过拟合会导致高 Variance ,所以模型需要在 Bias 与 Variance 之间做出一个权衡. 过拟合与欠拟合 使用简单的模型去拟合复杂数据时,会导致模型很难拟合数据…

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导致噪声很大 2 )特征数目过多导致模型过于复杂,如下面的图所示: 看上图中的多项式回归(Polynomial regression),左边为模型复杂度很低,右边的模型复杂度就过高,而中间的模型为比较合适的模型,对于Logistic有同样的情况 2)如何避免过拟合 1) 控制特征的数目,可以通过特征组…

一.Cross-entropy 我们理想情况是让神经网络学习更快 假设单模型: 只有一个输入,一个神经元,一个输出   简单模型: 输入为1时, 输出为0 神经网络的学习行为和人脑差的很多, 开始学习很慢, 后来逐渐增快. 为什么? 学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小 回顾之前学习的Cost函数: 回顾sigmoid函数 当神经元的输出接近1或0时,曲线很平缓, 因而会使偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小 学习很慢,如何增快学习? 因此神经网络引入交叉熵代价函数cros…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可…

1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中,模型过度拟合训练数据,而不能很好的泛化到测试数据集上.出现over-fitting的原因是多方面的: 1) 训练数据过少,数据量与数据噪声是成反比的,少量数据导致噪声很大 2 )特征数目过多导致模型过于复杂,如下面的图所示: 看上图中的多项式回归(Polynomial regression),左边为模型复杂度很低,右边的模型复杂度就过高,而中间的模型为比较合适的模型,对于Logistic有同样的情况 2)如何避免过拟合 1) 控制特征的数目,可以通过特征组…

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤&常用的聚类.决策树和CRISP-DM概念 接前面系列4篇: 一小时了解数据挖掘①:解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②:分类算法的应用和成熟案例解析 一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术 一小时了解数据挖掘④:商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘.本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程.CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程. 数据…

先上菜单: 摘要: Deep neural nets with a large number of parameters are very powerful machine learning systems. However, overfitting is a serious problem in such networks. Large networks are also slow to use, making it difficult to deal with overfitting by…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,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,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,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,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函…

1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.FashionMNIST2065数据集 涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST…

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\(y=\theta_0+\theta_1x\)拟合到数集的结果,我们看到数据不是真的在直线上,所以适合度不是很好. 相反,如果我们添加了一个额外的特征\(x^2\),并且拟合\(y=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2\),那么我们获得一个稍微更好的拟合数据(见中图). 哈哈,这时候是不是我们添加的功能越多越好呢…

简介 在业务开发的过程中,往往存在平台代码和业务代码耦合严重难以分离.业务和业务之间代码交织缺少拆解的现象.平台和业务代码交织导致不易修改,不同业务的代码交织增加了不同负责团队之间的协同成本.因此不论从代码质量,还是从团队协作的角度来看都严重地影响了开发团队之间的协同效率和开发效率,最终影响到了用户体验和业务发展.在闲鱼,商品发布和编辑功能也是如此.本文将以闲鱼商品发布和编辑功能的改造为例,向大家展示闲鱼是如何解决此类问题,从而更有效地协同更多团队更快更稳定地支撑各种业务的. 发布编辑功能的升级…

Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习,过度拟合.他是机器学习中常见的问题. 图中的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,对新测试的数据适应性比较差. 举个Regression(回归)的例子. 第三条曲线存在overfitting问题,尽管它经过了所有的训练点,但是不能很好地反映数据的趋势,预测能力严重不足.tensorflow提供了强大的dropout方法…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合.过拟合与正则化 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法"中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差. 偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念,尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合…

一.Android端的卡顿 Android端APP在具体使用的过程中容易出现卡顿的情况,比如查看页面时出现一顿一顿的感受,切换tab之后响应很慢,或者具体滑动操作的时候也很慢. 二.卡顿的原因 卡顿的原因可能有很多种,比如: 1.CPU过高 2.内存溢出 3.主线程处理IO操作等 - 其中过度绘制,是一个容易被忽视但也最好修改并且能够看到效果的内容,其中Android官网给出的过度绘制相关内容见:https://developer.android.com/topic/performance/re…

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能.这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能.       目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数.       在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合.       完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras…

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方…