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…

11 Clever Methods of Overfitting and how to avoid them Overfitting is the bane of Data Science in the age of Big Data. John Langford reviews "clever" methods of overfitting, including traditional, parameter tweak, brittle measures, bad statistic…

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…

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…

过拟合: Overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小,Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程 Underfitting是指Ein和Eout都变大的过程 从上边这个图中,虚线的左侧是underfitting,右侧是overfitting,发生overfitting的主要原因是:使用过于复杂的模型,数据噪音,有限的训练集 机器学习过程中的三个锦囊妙计 Occam's Razor:指的是对训练数据最简单的解释就是最好的,训练的模型可能越简单越好. Sampling Bias:抽…

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…

当模型复杂度上升时,可控制参数变多,VC dimension变大, 当VC dimension过大时,虽然Ein很小,但是Eout很大,产生overfitting 比喻:开车 开太快                   模型太复杂,VC维上升 路况差                   存在noise 路况了解有限      N有限 来自为知笔记(Wiz)…

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…

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…

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 不变动 features,因为 features 也是带有信息的,但是减少 θj 的数量级 Regularization Cost Function Regularization 各个 θ 的参数越小,…