overfitting

首先明确了什么是Overfitting 随后,用开车的例子给出了Overfitting的出现原因 出现原因有三个: (1)dvc太高,模型过于复杂(开车开太快) (2)data中噪声太大(路面太颠簸) (3)数据量N太小(知道的路线太少) 这里(1)是前提,模型太复杂: (1)模型越复杂,就会捕获train data中越多的点(这当中当然包括更多的噪声点) (2)数据量N太小,根据VC Dimension理论,Eout会增大 这里的noise包括两类: 1. stochoastic noise:

11 Clever Methods of Overfitting and how to avoid them Overfitting is the bane of Data Science in the age of Big Data. John Langford reviews "clever" methods of overfitting, including traditional, parameter tweak, brittle measures, bad statistic

本栏目(机器学习)下机器学习基石专题是个人对Coursera公开课机器学习基石(2014)的学习心得与笔记.所有内容均来自Coursera公开课Machine Learning Foundations中Hsuan-Tien Lin林轩田老师的讲解.(https://class.coursera.org/ntumlone-002/lecture) 第13讲-------Hazard of Overfitting 从这一节开始,我们开始探讨How Can Machines Learn Better的

The Problem of Overfitting 如果有太多的 features,假设可能与训练数据太匹配了以致于预测未来的数据不准确.如下图: 解决 overfitting 1. 既然是由太多的 features 引起的,那么就排除一些 features 2. Regularization 不变动 features,因为 features 也是带有信息的,但是减少 θj 的数量级 Regularization Cost Function Regularization 各个 θ 的参数越小,

我们之前解决过一个理论问题:机器学习能不能起作用?现在来解决另一个理论问题:过度拟合. 正如之前我们看到的,很多时候我们必须进行nonlinear transform.但是我们又无法确定Q的值.Q过小,那么Ein会很大:Q过大,就会出现过度拟合问题.如下图所示: 那么overfitting具体受什么因素影响呢? 现在我们又两个例子: 第一个例子的数据来源是:一个10-th的目标函数+noise:第二个例子的数据来源是:一个50-th的目标函数.现在我们用2-th函数(H2)和10-th函数(H1

Overfitting & Regularization The Problem of overfitting A common issue in machine learning or mathematical modeling is overfitting, which occurs when you build a model that not only captures the signal but also the noise in a dataset. Because we want

7.1  过拟合的问题 7.2  代价函数 7.3  正则化线性回归 7.4  正则化的逻辑回归模型 7.1  过拟合的问题 如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设预测可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为 0),但是可能会不能推广到新的数据. 下图是一个回归问题的例子: 第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好地适应我们的训练集:第三个模型是一 个四次方的模型,过于强调拟合原始数据,而丢失了算法的本质:预测新数据.可以看出,若给出一个新的值使之预测,它将表现的很差,是过拟合,

这一节讲的是overfitting,听完对overfitting的理解比以前深刻多了. 先介绍了过拟合,后果就是Ein很小,而Eout很大.然后分别分析了造成过拟合的原因. 首先是对横型复杂度对过拟合的探讨.模型越复杂,越可能产生过拟合.然后给出了造成这一结果的原因:样本数量太小.这是在有noise的情况下, 那么假如没有noise呢? 用下面两幅图来表明各个参数的影响: 从图中可看出,noise和模型复杂度都会对过拟合产生影响.其中需要注意的是右图左下角的那块区域.采用了复杂的模型 就相当于产

主要内容: Overfitting(问题) 判断和防止overfitting 的方式 ------------------------------------ 过度拟合的模型往往不能进行一般化推广(generalization) 拟合问题需要在两个方面进行权衡 需要注意的是 如果用来训练的数据和测试的数据是同样的,那么这样的检验是没有意义的,就像  "Table Model" 一样 一般我们会将数据集分为training/testing(holdout) 两个部分  注: 在pytho