过拟合之我见

过拟合的定义:过拟合是指模型过度拟合训练集, 学到训练集中过多的噪音或随机波动,导致模型泛化能力差的情况.它表现为在训练集上表现良好,在测试集上表现差. 解决方法:1.重新清洗数据,导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的,如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据. 2.数据集扩增(data augmentation)  2.1从数据源头采集更多数据  2.2复制原有数据并加上随机噪声  2.3重采样 3.采用dropout方法.dropout方法在训练时删除一定比例的神经元, 让这些神经元不

Poor Generalization 这可能是实际中遇到的最多问题. 比如FC网络为什么效果比CNN差那么多啊,是不是陷入局部最小值啊?是不是过拟合啊?是不是欠拟合啊? 在操场跑步的时候,又从SVM角度思考了一下,我认为Poor Generalization属于过拟合范畴. 与我的论文 [深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良] 的观点一致. SVM ImageNet 2012上出现了一个经典虐杀场景.见[知乎专栏] 里面有一段这么说道: 当时,大多数的研究小组还都在用传统compute

项目介绍: 1. 需要预测的数据: 2. 采用的权函数以及形函数: 3. 求解的形函数曲线结果: 4. 算法流程图: 5. 预测结果: x=[234 255 255 76 12];y=[162 242 176 54 55];z=[199 200 57 50 73]; 对应的预测结果为: >> MLS_Output Esti_ux = 53.3651 73.8599 54.2216 5.9668 9.0063 Esti_uy = 43.9818 77.5332 48.3499 5.2517 11

1.学习率的设置既不能太小,又不能太大,解决方法:使用指数衰减法 例如: 假设我们要最小化函数 y=x2y=x2, 选择初始点 x0=5x0=5 1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op

1.插值 -->求过已知有限个数据点的近似函数 1)拉格朗日多项式插值 -->n个插值点不同时确定了一个唯一的n次多项式 构造n次拉格朗日插值多项式(不使用解方程n个约束来求解待定系数) 2)牛顿插值 使用差商概念来构造牛顿插值公式(计算量小,余项与拉格朗日余项相等),当节点之差为常数时,使用差分来代替差商构造牛顿向前插值公式 3)分段线性插值 -->高次插值存在震荡缺陷,采用低次分段函数(线性函数) y=interp1(x0,y0,x,'method') -->method可取n

过拟合 ??我们都知道,在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候,因为在统计学习中,假设数据满足独立同分布(i.i.d,independently and identically distributed),即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟,因此都是使用历史数据建立模型,即使用已经产生的数据去训练,然后使用该模型去拟合未来的数据.但是一般独立同分布的假设往往不成立,即数据的分布可能会发生变化(distribution drift),并且可能当前的数据量过少,不足以对整个数据集进行分

从实际经验来看,每个企业的数据中心运维上都不会是十全十美的,因为毕竟企业业务发展是迅速的,对IT的要求相应也是也是越来越高,越来越复杂,所以无论是在运维团队架构上,还是在具体的管理层面上,尽管现实空间有限,但都有很多值得调整的空间和余地,且听我道来!         先看看这张运维模型,了解一下企业运维到底包括了那些东西:        企业运维包括了四象限:人员.管理.工具和业务.对于人员,通常企业有两种结构:一种是功能性驱动,比如机房维护团队.IT基础架构运维团队.应用维护团队等:另一种是管

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

处理过拟合的方法: 1.去噪(数据清洗): 2.增加训练数据集(收集或构造新数据) 3.正则化(L1.L2) 4.减少特征数目 5.对于决策树可以采用剪枝法 6.采用组合分类器(装袋或随机森林) 7.选择合适的迭代停止条件 8.迭代过程中进行权值衰减(以某个小因子降低每个权值)