(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
1 概述以下是一些从理论研究和实践经验中总结的防止过拟合的思路：思路一：控制模型的复杂度 主要方法：限制树的最大深度 调节正则项系数 限制叶子节点样本数量思路二：增加随机性使得模型对噪声鲁棒 主要方法：控制随机采样比例 调节学习率思路三：通过监控loss防止过拟合发生 主要方法：EarlyStopping思路四：缓解样本不均衡问题 主要方法：SMOTE上采样（适用于分类问题）以下是这些方法的详细介
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2024-01-15 08:19:11
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# 过拟合与Batch Size在深度学习中的关系
在深度学习的实践中，开发者经常面临一个棘手的问题：过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。这种现象通常是因为模型学习到了训练数据中的噪声而不是潜在的模式。
## 过拟合的成因
过拟合主要由以下几个因素引起：
1. **模型复杂性过高**：当模型参数过多时，模型容易记住训练数据，每个细节都会被学习到。
2.
原创
2024-09-05 04:53:12
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本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。一.什么是过拟合和欠拟合？过拟合的含义就是当前模型十分符合训练集，十分精确，用这个模型去预测目前的训练集残差非常小，也可以说真实值减去预测值的大小的平均值非常小，但是用
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2023-09-04 20:37:02
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# 深度学习中的 batch_size 与过拟合
在深度学习中，`batch_size` 和过拟合是两个密切相关的概念。本文将帮助你理解这两者，以及如何通过实验来探究它们之间的关系。我们将分步骤进行讲解，附带代码示例，帮助你更好地掌握这个话题。
## 实验流程
首先，下面是实现这个实验的流程：
| 步骤 | 内容说明 |
|------|------------
原创
2024-10-12 04:44:14
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参考： Dropout解决过拟合问题
Dropout详解
Dropout的定义在神经网络的训练过程的前向传播中，每个batch的迭代时，以概率p随机关闭神经元（每个neuron, 有p%的可能性被去除;（注意不是去除p比例的神经元），本次反向传播时，只更新未关闭的神经元；下一个batch训练时，恢复上一轮被关闭的神经元，然后重复操作1。训练与测试时的
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2023-10-25 10:01:19
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2019-08-27 11:45:21 问题描述：在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象，如何解决。 问题求解： 过拟合是指模型对于训练的数据集拟合呈现过当的情况，反应到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集和新数据上的表现较差。 欠拟合是指模型对于训练和预测时的表现都不好。
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2019-08-27 12:15:00
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在训练神经网络过程中，常常会遇到网络过拟合和欠拟合问题，对于刚刚接触深度学习的同学来说，往往会很迷糊，什么是过拟合？什么是欠拟合？是什么原因导致的？这两种情况该如何解决？1. 过拟合1.1 什么是过拟合？当神经网络在训练集上表现效果良好，但是在测试集上效果很差时，这种情况我们称网络产生了过拟合；通俗的来说，就是网络太聪明了，除了学到给定的标签外，还学到了不该学的东西，导致了模型在训练集上效果...
原创
2021-11-18 17:35:38
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什么是过拟合就是模型过于复杂在训练集合上过度拟合随着模型越来越复杂，在 test set 上面的 error 会呈现先下降后上升的趋势。造成在 training set 上的表现比 test set 上面好。 解决思路简化模型
减少特征减小参数
正则化dropout减小参数的意义：
overfitting 意味着每个点都进行拟合，那势必这条曲线在一段区域内，变化显著，即导数值很大。而 w
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2024-04-18 12:09:33
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1、过拟合问题 欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。 解决方法：（1）减少特征维度；（2）正则化，降低参数值。 减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 ...
原创
2021-08-13 09:32:15
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过拟合、欠拟合欠拟合：模型偏差；过拟合：模型误差。为什么使用K折交叉验证？ 因为验证集不用来训练模型，而预留大量的验证集会显得奢侈。模型复杂度和样本规模影响欠拟合和过拟合。 样本越少，模型越复杂，越容易过拟合（测试集误差高于训练集）。权重衰减减轻过拟合： 不考虑参数b 丢弃法减轻过拟合： 丢弃法实现：def dropout(X, prob):
X = X.float()
keep_
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2024-02-02 20:54:40
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solver.prototxtnet:训练预测的网络描述文件，train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false，默认为true，就是刚启动就进行测试，false的话不进行第一次的测试。test_iter:在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（测试集的）>=测试集的大小，测试集
batch size,学习率（learning rate）,and training time1.batch size和leaning rate的关系现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练，并且通过选择学习率来控制下降的步长，在梯度下降法中学习率和batch size的选择直接影响了下降的步长，即步长与batch size成反比，与学习率成正比，因此这两个参数直接影响了模型的参数更新
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2023-07-04 14:06:23
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问题描述过拟合是指模型对于训练数据拟合过当，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。解决方案1. 获得更多的训练数据因为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。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段。可以通过一定的规则来扩充训练数据。比如，在图像分类的问题上，可以通过图像的平移、旋转、缩放等方式扩充数据;还可以使用生成式对抗网络来合成大量的新训练数据。
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2024-09-04 18:02:21
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1. 过拟合现象对于过拟合现象，这里采用线性回归中预测房价的例子来进行阐述。具体如下图所示： 然后我们分别来评价者三个图对于数据的拟合效果。对于第一幅图而言，实际上就是强行用直线来进行拟合，但是这些数据明显不是一个线性的关系。通常我们将第一幅图的效果称为“欠拟合”。对于第二幅图而言，可以看到拟合效果是比较好的，并且也符合房价逐渐增大后会趋于平稳。对于第三幅图而言，虽然对于训练集的数据拟合效果非常好
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2024-04-17 13:57:39
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过拟合：样本数量少于要估计的参数，容易造成过拟合，泛化能力会很差。欠拟合：样本数量多于要估计的参数，易造成欠拟合。
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2019-11-02 15:17:00
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过拟合就是学到了很多没必要的特征，比如长得像猫的狗，和长得像狗的猫。欠拟合就是训练样本被提取的特征比较少，无法高效的识别。
原创
2023-05-18 17:16:41
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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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在机器学习寻找假设的过程中可能会出现过拟合和欠拟合的现象，那什么是过拟合和欠拟合呢？ 我们客观上认为，给定一个假设空间H，一个假设a∈H，如果存在其他的假设α∈H，使得在训练样例上a的错误率比α的小，但在整个实例分布上α的错误率比a的小，那么就说假设a过度拟合训练数据。 一般而言，我们认为参数过多是造成过拟合的原因。其实，这只是过拟合的一种表现。有的
原创
2016-11-16 19:59:13
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一、从机器学习分析两者的关系 机器学习的基本问题：利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。 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 ...
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2021-09-01 11:10:00
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