在机器学习寻找假设的过程中可能会出现过拟合和欠拟合的现象，那什么是过拟合和欠拟合呢？我们客观上认为，给定一个假设空间H，一个假设a∈H，如果存在其他的假设α∈H，使得在训练样例上a的错误率比α的小，但在整个实例分布上α的错误率比a的小，那么就说假设a过度拟合训练数..
分类：
其他好文 时间：
2016-11-17 02:20:57
阅读次数：
215
第一节: 机器学习的基本概念和分类 第二节： 线性回归 批梯度下降(bgd)和随机梯度下降(sgd) 第三节: 过拟合，欠拟合 非参数学习算法：局部加权回归 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-12 11:30:45
阅读次数：
140
本节课程主要讲述过拟合。 VC Dimension过大的时候会发生Bad Generalization，也就是Ein很低，但是Eout很高的情况。没有办法做举一反三的学习。 Ein越做越好，但是Eout却上升了。这种情况叫做过拟合。 欠拟合就是做的不好的情况，通过增加VC Dimension可以解决 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-28 15:56:57
阅读次数：
213
误差模型：过拟合，交叉验证,偏差-方差权衡作者Natasha Latysheva;Charles Ravarani
发表于cambridgecoding介绍??在本文中也许你会掌握机器学习中最核心的概念:偏差-方差权衡.其主要想法是,你想创建尽可能预测准确并且仍能适用于新数据的模型(这是泛化).危险的是,你可以轻松的在你制定的数据中创建过度拟合本地噪音的模型,这样的模型是无用的,并且导致弱泛化能力...
分类：
其他好文 时间：
2016-03-26 06:57:59
阅读次数：
4042
欠拟合 过拟合 参数学习算法是一类具有固定数目的参数，用来进行数据拟合的算法。比如线性回归，有固定的参数集合θ。 非参数学习算法，局部加权回归
分类：
其他好文 时间：
2016-03-03 20:53:53
阅读次数：
246
对于一个监督学习模型来说，过小的特征集合使得模型过于简单，过大的特征集合使得模型过于复杂。对于特征集过小的情况，称之为欠拟合（underfitting）；对于特征集过大的情况，称之为过拟合（overfitting）解决此类学习问题的方法：1)特征选择算法：一类自动化算法，在这类回归问题中选择用到的特...
分类：
其他好文 时间：
2014-10-19 18:20:05
阅读次数：
332
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
分类：
其他好文 时间：
2014-10-19 17:03:42
阅读次数：
302
