无论是做科研或是工程，当你得到大量的数据后都会自然的想到去分析这么一大堆数据都有着何种微妙的联系。数据拟合可以快速的得到一种数学模型，来描述现有的数据。最近的一些工作也牵扯到一些拟合的问题，记录一下，主要是以二维高斯拟合为例。Igor是个很不错的选择。它可以很方便的进行数据的可视化，给出数据的统计学参数以及进行数据拟合。发paper的话，用它作图也很不错。&n
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Description: overfitting-review
Autor: 365JHWZGo
Date: 2021-11-15 18:41:20
LastEditors: 365JHWZGo
LastEditTime: 2021-11-15 19:59:11
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# 导包
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# hyper p
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2024-06-07 09:16:19
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在机器学习中，对一个数据集进行拟合会出现3种情况：没有学到数据集中隐含的规律，这种叫欠拟合；恰好学到了数据集中最本质的部分，这种学习是可以泛化到未知数据集的；把数据集中所有的细枝末节都学到了，这种学习就很难迁移到未知数据集上，因为不知道把学到的哪部分匹配到未知数据上，似乎都适合，又似乎都不适合，这种叫过拟合。欠拟合肯定不行，这就像课堂上那些上课不认真的，啥都没学到，遇到未知的东西自然两
# 深度学习中过拟合与欠拟合的实现教程
在深度学习中，过拟合和欠拟合是两个常见的问题。理解这两个概念，以及如何识别和解决它们，对于任何刚入行的开发者都至关重要。本文将帮助你逐步实现并可视化这两个问题，同时教你如何使用Python和TensorFlow框架编写代码。
## 工作流程
首先，我们定义一个清晰的工作流程来实现我们的目标。如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:45:03
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欠拟合和过拟合简介机器/深度学习的基本问题是利用模型对图像、语音、数字等数据进行拟合。学习的目的是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。 在进行如下讲解之前先简单地介绍几个概念：模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器与深度学习的目标。过拟合(overfitting)和欠拟合(underfi
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2024-02-08 06:08:38
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一、过拟合1.过拟合现象过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。2.过拟合产生的原因？（1）在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候（2）权值学习迭代次数足够多
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2023-11-28 08:10:40
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过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法,同样这些方法很多也适合用于深度学习中,同时深度学习中又有一些独特的防止过拟合的方法,下面对其进行简单的梳理.1. 参数范数惩罚范数正则化是一种非常普遍的方法,也是最常用的方法,假如优化: minObj(θ)=L(y,f(x))+αG(θ) 其
文章目录一.小例二.简单定义 一.小例本篇我们来简单介绍一下机器学习中的过拟合和欠拟合问题，首先我们来看一个例子。 我们知道酶的活性会随温度的变化而变化，在最适温度达到最高，高于或低于最适温度都会有所降低，那么我们若想预测某温度下酶的活性时，该怎么判断模型是否欠拟合或过拟合了呢？来看几幅图 可以看到大概在60度左右酶的活性最高，在这之前和之后都会有所降低，我们预想的模型大概是这样的。它的决策边界
目录 前言一、拟合算法定义1.1拟合算法的思想1.2拟合算法与插值算法的区别二、拟合曲线的确定1.方法思路2.最小二乘法的几何解释3.最小二乘法的求解三、评价拟合的好坏四、模型总结与扩展 一、拟合算法定义1.1拟合算法的思想拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。1.2拟合算法与插值算法的区别 插值算法中，得到的多
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2024-09-03 10:49:09
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在解决实际问题的过程中，我们会倾向于用复杂的模型来拟合复杂的数据，但是使用复杂模型会产生过拟合(overfitting)的风险，而正则化就是常用的减少过拟合风险的工具之一。过拟合是指模型在训练集上误差很小，但是在测试集上表现很差(即泛化能力 [generalization ability] 差)，过拟合的原因一般是由于数据中存在噪声或者用了过于复杂的模型拟合数据，而模型却过于复杂，过分地拟合噪声（
# 深度学习中的欠拟合与数据规模的关系
近年来，深度学习在各个领域取得了巨大的进展，但在面对不同规模和质量的数据时，模型的表现会有显著差异。特别是当我们拥有大量数据时，模型往往会出现“欠拟合”的问题。这篇文章将探讨欠拟合的概念以及如何通过合适的方式来解决这个问题。
## 什么是欠拟合？
欠拟合是指机器学习模型在训练集和测试集上都无法充分捕捉数据的模式。通常，这种情况发生在模型过于简单或训练不
之前这篇文章，我分析了一下深度学习中，模型过拟合的主要原因以及解决办法： 这篇文章中写一下深度学习中，模型欠拟合的原因以及一些常见的解决办法。也就是为什么我们设计的神经网络它不收敛？这里还是搬这张图出来， 所谓欠拟合（也就是神经网络不收敛），它的表现就是训练集上的性能表现很辣鸡，测试集的表现同样很辣鸡。一个良好的模型，它应该是训练集上表现很好，测试集上表现也很好的。下面我列举几
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2023-10-27 19:02:53
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什么是过拟合所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。举个例子：现在我训练一个模型来识别狗狗，训练的数据恰好全是二哈的图片，结果多次迭代后把二哈的全部特点都识别成狗狗特有的了（比如二哈的颜色、和爱拆家的特点等）。这样如果我去识别一只金毛的时候则无法识别。这就是过拟合。 简单的一句话就是机
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2023-08-21 17:12:50
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过拟合定义：模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。训练集上的表现测试集上的表现结论不好不好欠拟合好不好过拟合好好适度拟合原因训练数据集太小，过拟合出现的原因：模型复杂度过高，参数过多数量数据比较小训练集和测试集分布不一致
样本里面的噪声数据干扰过大，导致模型过分记住了噪声特征，反而忽略了真实的输入输出特征训练集和测试集特征分布不一样(如果训练集和测试集使用了不同类型的数
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2023-10-17 12:47:39
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1、什么是过拟合。 在深度学习中，模型对于所提供的数据进行一致性假设而使模型变得过度复杂称为过拟合。2、过拟合的危害。 “一个过配的模型试图连误差（噪音）都去解释（而实际上噪音又不是需要解释的），导致泛化能力比较差，显然就过犹不及了。”具体表现在：深度学习的模型在提供的训练集上效果非常好，但在未经过训练集观察的测试集上，模型的效果很差，即输出的泛化能力很弱。3、解决过拟合的方法 1）获取和使用更多
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2023-11-06 14:51:20
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拟合（Fitting）：就是说这个曲线能不能很好的描述某些样本，并且有比较好的泛化能力。过拟合（Overfitting）：就是太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，但是在新的测试集上却表现平平，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断。欠拟合（UnderFitting）：测试样本的特性没有学到，或者是模型过于简单无法拟合或区分样本。所谓过拟合（o
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2024-01-22 20:47:48
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通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练误差(training error)的度量误差，目标是降低训练误差。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希望泛化误差(generalization error)(也被称为测试误差(test error))很低。泛化误差被定义为新输入的误差期望。这里，期望的计算基于不同的可能输入，这些输入采自于系统在现实中遇到
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2018-10-04 08:58:10
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通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以使用某个训练集，在训练集上计算一些被称为训练误差(training error)的度量误差，目标是降低训练误差。机器学习和优化不同的地方在于，我们也希
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2021-06-30 14:18:39
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过拟合和欠拟合过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况， 反映到评估指标上， 就是模型在训练集上的表现很好， 但在测试集和新数据上的表现较差。欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都不好的情况。降低“过拟合”风险的方法产生过拟合的原因：模型的复杂度太高。比如：网络太深过多的变量（特征）训练数据非常少解决方法：数据集扩增更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征， 减小噪声的影响。
参考 图像数据不
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2023-05-18 22:27:39
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## 深度学习拟合过快的实战指南
在深度学习中，模型过拟合意味着模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据（测试数据）上表现较差。为了帮助你理解如何实现“深度学习拟合过快”的目标，我们将从流程、步骤、代码实现等多个方面进行深入讲解。
### 1. 实现流程
以下是实现深度学习拟合过快的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2
