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…

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…

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…

昨天学习完了Ng的第二课,总结如下: 过拟合:欠拟合: 参数学习算法:非参数学习算法 局部加权回归 KD tree 最小二乘 中心极限定律 感知器算法 sigmod函数 梯度下降/梯度上升 二元分类 logistic回归…

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 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)上表现效果差,没有充分的利用数据,预测的准确度低: 高阶多项式回归的过拟合与欠拟合 逻辑回归的过拟合与欠拟合 2. 偏差 方差 偏差:首先error=bias+variance:bias反映的是模型在样…

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阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合. 模型一没有很好的拟合训练数据,在训练数据以及在测试数据上都存在较大误差,这种情况称之为欠拟合(underfitting). 模型三对训练数据拟合的很不错,但是在测试数据上的准确度并不理想.这种对训练数据拟合较好,而在测试数据上准确度较低的情况称之为过拟合(ove…

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…

<从锅炉工到AI专家(6)>一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法.但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对. 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型.我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控.调整模型,从而显著改善模型指标. 从图中识别过拟合和欠拟合 先借用上一篇的两组图: 先看上边的一组图,随着训练迭代次数的增加,预测的错误率迅速下降. 我们上一篇中讲,达到一定…

怎样评价我们的学习算法得到的假设以及如何防止过拟合和欠拟合的问题. 当我们确定学习算法的参数时,我们考虑的是选择参数来使训练误差最小化.有人认为,得到一个很小的训练误差一定是一件好事.但其实,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差,当将其样本量扩大时,会发现训练误差变大了,这说明它不是一个好的假设.比如下图,拟合的非常好,一旦样本量改变,其训练误差随之增大. 那么我们如何判断一个假设是否是过拟合的呢?我们可以画出假设函数h(x),然后观察.但对于更一般的情况,特征有很多个,比如下图.想要通过画出假…