SVM当然会过拟合，而且过度拟合的能力还非常强。首先我想说说什么叫过度拟合？就是模型学岔路了，把数据中的噪音当做有效的分类标准。通常越是描述能力强大的模型越容易过度拟合。描述能力强的模型就像聪明人，描述能力弱的如：”一次线性模型“像傻子，如果聪明人要骗人肯定比傻子更能自圆其说对不对？而SVM的其中一...
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2015-05-28 14:01:01
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介绍在这篇文章中，我们将讨论所谓的“维数的诅咒”，并解释为什么在设计分类器时它是很重要的。以下各节我会提供这个概念直观的解释，并用一个由于维数灾难导致的过拟合例子图解说明。考虑这样一个例子，我们有一组图像，其中每个表示猫或狗。我们想创建一个分类器，它能够自动识别狗和猫。要做到这一点，我们首先需要考虑每个对象类的描述，该描述可以用数字来表示。这样的数学算法，即分类器，可以用这些数字来识别对象。例如，我...
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2015-05-21 22:45:53
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正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者...
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2015-05-19 22:09:23
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PART 1 欠拟合与过拟合的概念在拟合的时候如果拟合不好就会出现这两种情况欠拟合：就是拟合结果不够贴近样本数据。如图： 过拟合：因为拟合过于靠近样本点导致无法很好反映出总体的变化趋势PART 2 局部加权线性回归概念：简单的说就是在一个小区间内拟合出一条直线，并用结果来预测小区间内的...
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2015-05-13 12:05:42
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将软间隔支持向量机看做正则化模型上一小节中我们介绍了软间隔支持向量机，该模型允许有错分类数据的存在，从而使模型对数据有更好的适应性，有效避免过拟合的问题。
现在我们回顾一下松弛变量ξn，我们用ξn来记录违反分类边界的数据到边界的距离。
我们可以从另外一个角度，考虑一下ξn的计算：
对于任何一个点，如果该点违反了边界，那么ξn记录了其到边界的距离；如果没有违反，ξn为0。
所以我们可以...
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2015-04-23 02:08:58
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引言在上一小节中，我们介绍了核支持向量机。于是，不管是简单的问题还是复杂的问题，我们都可以做得到。
然而，像高斯核的方法太复杂了，可能造成过拟合的问题。导致过拟合的现象的原因有可能是你选择特征转换太强大了，导致无法用最大间隔的方法控制模型的复杂度，还有一个原因是，如果坚持将所有的数据都做到正确分类，这样有可能将噪声也考虑到模型的构建之中，这样就会将噪声拟合进你的结果中去了。软间隔支持向量机第一步：...
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2015-04-23 02:07:07
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过拟合概念：是指分类器能够百分之百的正确分类样本数据（训练集中的样本数据），对训练集以外的数据却不能够正确分类。原因：1：模型（算法）太过复杂，比如神经网络，算法太过精细复杂，规则太过严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别，即在训练样本中拟合的很好，在训练样本外拟合的很差....
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2015-04-19 17:41:42
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欠拟合与过拟合概念本次课程大纲：1、局部加权回归：线性回归的变化版本2、概率解释：另一种可能的对于线性回归的解释3、Logistic回归：基于2的一个分类算法4、感知器算法：对于3的延伸，简要讲复习：–第i个训练样本令，以参数向量为条件，对于输入x，输出为：n为特征数量定义成本函数J，定义为：m为训...
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2015-04-11 14:49:45
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再谈多项式回归，本节再次提及多项式回归分析，理解过拟合现象，并深入cross-validation(交叉验证),regularization(正则化)框架，来避免产生过拟合现象，从更加深入的角度探讨理论基础以及基于R如何将理想照进现实。...
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2015-04-10 18:10:29
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这篇文章将介绍过拟合和欠拟合的概念，并且介绍局部加权回归算法。过拟合和欠拟合之前在线性回归中，我们总是将单独的x作为我们的特征，但其实我们可以考虑将，甚至x的更高次作为我们的特征，那么我们通过线性回归得到的就将是一个多次函数了。我们可以想象当我们只用x作为我们的特征的时候，我们的数据可能实际呈现的样...
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2015-04-08 21:08:58
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