为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合

为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？

什么是过拟合：

所谓过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfit的现象。

过拟合产生的原因：

出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。

预防或克服措施：

1、 增大数据量

2、 减少feature个数（人工定义留多少个feature或者算法选取这些feature）

3、 正则化（留下所有的feature，但对于部分feature定义其parameter非常小）

4、 交叉验证

时间： 2024-11-06 09:52:49

为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合的相关文章

机器学习中防止过拟合的处理方法

原文地址:一只鸟的天空,http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629 防止过拟合的处理方法 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

防止过拟合的处理方法

原文:http://blog.csdn.net/ZhikangFu/article/details/50885045  http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629 防止过拟合的处理方法 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

【转】欠拟合、过拟合及其解决方法

在我们机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强.但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了,这个问题也在学术界讨论的比较多.(之前搜了很多有的博客,讲的都不太全,因此我重新整理总结了一遍,同时加入了自己的理解,方便自己和后来人查阅) 首先就是我们在进行模型训练的时候会出现模型不能够很好地拟合数据的情况,这个时候就需要我们来判断究竟现在的模型是欠拟合还

五种方法轻松预防口臭

说到口臭,我们都非常的熟悉,身边很多的朋友都有口臭的烦恼.即使每天早晚刷牙也会出现口臭的情况,这让我们非常的尴尬,那么是哪些原因导致了口臭的发生呢?如何预防口臭呢?下面我们就为大家详细的介绍一下口臭的原因和预防方法. 导致口臭的常见因素1.口腔疾病:口腔卫生差,患有龋齿.牙龈炎.牙周炎.口腔粘膜炎以及蛀牙.牙周病等口腔疾病的人,其口腔内容易滋生细菌,尤其是厌氧菌,其分解产生出了硫化物,发出令人恶心的味道,而产生口臭. 2.胃肠道疾病:如消化性溃疡.慢性胃炎.功能性消化不良等,都可能伴有口臭.近来

检测网站被***的方法及预防网站被黑的解决方法

网站被***,首先牵扯到的就是网站的开发语言,包括了代码语言,以及数据库语言,目前大多数网站都是使用的PHP,JAVA,.net语言开发,数据库使用的是mysql,oracle等数据库,那么网站被***了该怎么办?运营一个网站,总被***是时有发生的,尤其一些公司网站,以及个人建站,都是没有专职的安全技术人员维护,导致网站经常被***,经常被跳转到bo彩,cai票,du博网站上去,甚至有些网站都被挂马,网站首页标题也被篡改,没有专业的安全技术维护,面对这样的问题只能是干着急,没有什么好办法.那么

数据挖掘求职基础必备

自己的专业方向是机器学习.数据挖掘,就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位.各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入后台工程师的范畴,视岗位具体要求而定. 机器学习.大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT.小米.360.飞维美地.宜信.猿题库 等,根据业务的不同,岗位职责大概分为: 平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量.高维度数据

机器学习理论知识部分--偏差方差平衡（bias-variance tradeoff）

摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择 3.特征选择 4.特征工程与数据预处理 内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise).偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响

机器学习面试常见问题

(1) 无监督和有监督算法的区别? 有监督学习: 对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测.这里,所有的标记(分类)是已知的.因此,训练样本的岐义性低. 无监督学习: 对没有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以发现训练样本集中的结构性知识.这里,所有的标记(分类)是未知的.因此,训练样本的岐义性高.聚类就是典型的无监督学习. (2) SVM 的推导,特性?多分类怎么处理? SVM是最大间隔分类器,几何间隔和样本的误分次数之间存在关系,,其中 从

DL论文

论文:Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution 摘要: 提出网络DRCN:deeply-recusrive convolutional network.特点:增加递归层可在不引入额外卷积层(引入新参数)的情况下提高性能.缺点:由于梯度消失,利用标准梯度下降训练DRCN很难.两种解决训练的方案:递归监督(recursive-supervision)和skip-connection. 1.介绍 1)对于supe