過擬合

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[Python人工智慧] 七.加速神經網路、激勵函式和過擬合

從本系列文章開始,作者正式開始研究Python深度學習、神經網路及人工智慧相關知識。前六篇文章講解了神經網路基礎概念、Theano庫的安裝過程及基礎用法、theano實現迴歸神經網路、theano實現分類神經網路、theano正規化處理,這篇文章講解加速神經網路訓練的方法,為什麼有激勵函式以及過擬合 […]

資料探勘: overfitting 過擬合情況 整理

First:  過度擬合(overfitting)是指資料模型在訓練集裡表現非常滿意,但是一旦應用到真實業務實踐時,效果大打折扣; 換成學術化語言描述,就是模型對樣本資料擬合非常好,但是對於樣本資料外的應用資料,擬合效果非常差。 在我們資料分析挖掘業務實踐中,就是“模型搭建時表現看上去非常好,但是應 […]

機器學習基本概念梳理

1. 什麼是機器學習? 權威定義: Arthur samuel: 在不直接針對問題進行程式設計的情況下,賦予計算機學習能力的一個研究領域。 Tom Mitchell: 對於某類任務T和效能度量P,如果計算機程式在T上以P衡量的效能隨著經驗E而自我完善,那麼就稱這個計算機程式從經驗E學習。 其實隨著學 […]

過擬合及其解決方法

過擬合及其解決方法 過擬合及其解決方法 偏頻派與貝葉斯派 偏頻派 貝葉斯派 過擬合的定義 過擬合的解決方法 偏頻派解決過擬合 貝葉斯派解決過擬合 總結 偏頻派與貝葉斯派 偏頻派   偏頻派認為一個模型的引數是固定的,通過給定的資料可以求解出一個固定的值。比較常使用的引數估計方法是最大似然估計。 貝葉 […]

正則化方法:L1和L2 regularization、資料集擴增、dropout

本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分,講機器學習/深度學習演算法中常用的正則化方法。(本文會不斷補充) 正則化方法:防止過擬合,提高泛化能力 在訓練資料不夠多時,或者overtraining時,常常會導致overfitting(過擬合)。 […]

[天池智慧交通預測挑戰賽]新手向的時間序列預測解決方案-前Top2%

本部落格分享新人第一次參加天池比賽的實況記錄,比較完整地給出了資料預處理,缺失值補全,特徵分析過程以及訓練和交叉驗證的注意事項,適合資料探勘新人找到解題思路,全程沒有調參,沒有模型融合,只憑一手簡單的特徵和xgboost,最後止步41/1716,基本上可以作為時間序列預測類的比賽的baseline. […]

過擬合及損失函式

一、過擬合: 過度的擬合了訓練資料, 而沒有考慮到泛化能力。 模型在訓練集上表現很好,但是在交叉驗證集上表現先好後差。 這也正是過擬合的特徵! 發生過擬合的主要原因可以有以下三點: (1) 資料有噪聲 (2) 訓練資料不足, 有限的訓練資料 (3) 訓練模型過度導致模型非常複雜 防止過擬合: 1、減 […]

tensorflow用dropout解決over fitting

在機器學習中可能會存在過擬合的問題,表現為在訓練集上表現很好,但在測試集中表現不如訓練集中的那麼好。 圖中黑色曲線是正常模型,綠色曲線就是overfitting模型。儘管綠色曲線很精確的區分了所有的訓練資料,但是並沒有描述資料的整體特徵,對新測試資料的適應性較差。 一般用於解決過擬合的方法有增加權重 […]