果然机器学习学起来要涵盖的主题真不少，初探了这么多了，还是可以不断发现新的主题。 参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=tH9FH1DH5n0 Bagging (weighted) average or voting 使用情景：模型复杂，容易overfit，例如决 ...
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2020-06-29 23:00:15
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https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70507353 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80755144 机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit） ...
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2019-03-14 10:31:24
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在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运行之前就得知系统的“复杂程度”。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使用几维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本文的一个新概念—Regularization Parameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论， ...
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2019-03-03 14:38:52
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overfit有两种情况：1.机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。信息量过小，识别其他信息是缺少数据特征量，学习的东西太多了，特征也多，只要不是该特征的数据都不要，这个过度拟合是因为数据量太小但是学习的特征太多，只要没有其中任何的一个特征的数据都识别不了的一种 ...
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2019-01-12 16:47:24
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常见的三种错误： 模型偏差（bias），比如多项式的数据被建模为线性模式；导致的underfit（欠拟合） 变量偏差（Variance），数据的模型有很多维度，这些维度都满足，而且数据量还比较小，这就容易造成overfit（过拟合） 硬性错误（Irreducible Error），这种错误则是由数据... ...
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2018-09-05 13:52:26
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1. 是什么 如前面所说，决策树有时候会出现过拟合（overfit）的问题，越强大的决策树越可能出现过拟合，但是如果几个模型或者一个模型的几个参数组合起来，就很容易弥补这种问题。 2. 关键概念 采样。样本数量为N，采样数量也为N，但是采取的是有放回的采样（bootstrap）。 训练。决策树完全分 ...
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2018-07-12 13:19:05
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Batch Normalization的加速作用体现在两个方面：一是归一化了每层和每维度的scale，所以可以整体使用一个较高的学习率，而不必像以前那样迁就小scale的维度；二是归一化后使得更多的权重分界面落在了数据中，降低了overfit的可能性，因此一些防止overfit但会降低速度的方法，例 ...
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2018-05-14 19:49:02
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１.１ 什么是过拟合 所谓过拟合（Overfit），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overfit的现象。 如上图所示：过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动很大。在某 ...
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2018-05-09 22:34:41
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在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运行之前就得知系统的“复杂程度”。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使用几维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本文的一个新概念—Regularization Parameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论， ...
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2017-06-12 11:55:46
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原文：http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733317 过拟合：1）简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 。2）为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一 ...
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2016-04-27 12:53:09
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