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过拟合： 过拟合是指模型在训练过程中过于复杂，拥有过多的参数，以至于在训练数据集上表现良好，但在未见过的测试数据上表现很差的现象。这种情况下，模型可能只是“死记硬背”了训练数据的特征和噪声，而没有真正学习到数据的普遍规律。例如，考虑一个简单的多
分类目录：《深入理解深度学习》总目录 在某些情况下，为了正确定义机器学习问题，正则化是必要的。机器学习中许多线性模型，包括线性回归和PCA，都依赖于对矩阵 X T X X^TX X T X 求逆。只要 X T X X^TX X T X 是奇异的，这些方法就会失效。当数据生成分布在一些方向上确实没
作者：禅与计算机程序设计艺术 1986年， 提出了一种分类和回归方法——决策树（decision tree）。这个方法在1987年用于西瓜数据分类，发现了其中的奥秘，并将它称为“统计学习”的基础。后来，越来越多的人用这种方法解决实际问题，其中包括信用评级、垃圾邮件过滤、疾
机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。虽然一定程度上地放宽了建模要求，但是能有效防止过拟合的问题，增加模型准确性。它影响的是模型的权重。 normalization 和 standardization ：标
1.通过噪声正则化解决过拟合问题 噪声正则化是一种解决过拟合问题的有效方法。该方法通过向训练数据添加随机噪声，从而使模型更加鲁棒，并减少对训练数据的过度拟合。噪声正则化可以通过多种方式实现。其中一种常见的方法是在输入数据中添加随机噪声。例如，在
过拟合（Overfitting）是机器学习和深度学习中常见的问题之一，它指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的新数据上表现较差的现象。 当一个模型过度地学习了训练数据的细节和噪声，而忽略了数据中的一般规律和模式时，就会发生过拟合。过拟合是由于模型过于
过拟合与欠拟合 欠拟合： 是指在模型学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况下，模型无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱。此时，算法在训练集上表现一般，但在测试集上表现较差，泛化性能不佳。 过拟合： 是指模型在训练数据上表现很好，但在测
通过这篇博客，你将清晰的明白什么是 如何区别欠拟合与过拟合 。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下 《 白话
过拟合是机器学习中常见的问题，指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的情况。为了防止过拟合，可以采取以下几种方法： 1、数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的参数估计，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于
分类目录：《深入理解深度学习》总目录 机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上表现良好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化（Generalization）。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以
