(大部分都不是自己写的，而是看完视频再总结的过程中看到有的博客已经总结的很好了，只是拿来保存一下，非原创)复习：（x（i），y（i）） 第 i 个样本，样本总数为 m令，以参数向量为条件，对于输入x，输出为：hθ（x（i））=θTxn为特征数量最小二乘法：通过正规方程组推导的结论： 一、 过拟合与欠拟合 1、欠拟
这里写目录标题一 、过拟合、欠拟合的通俗理解二、欠拟合和过拟合的解决办法一、欠拟合二、过拟合一 、在网络深度中加入dropout()层次二、正则化一、L2正则化：三、图像增强三、搭建模型的参数的选择一、首先开发一个过拟合模型二、抑制过拟合三 、参数选择四、代码证明（dropout） 一 、过拟合、欠拟合的通俗理解一味追求提高对训练数据的预测能力，所选模型的复杂度则 往往会比真模型更高。这种现象称
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2024-04-01 10:05:48
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欠拟合与过拟合1.欠拟合：生成的拟合函数过于简单（例如 h(θ)=θ0+θ1x1）2.过拟合：生产的拟合函数过于精确（例如h(θ)=θ0+θ1x1+...+θ6x6） 上图中，左图就是欠拟合的情况，曲线不能够很好的反映出数据的变化趋势；而右图是过拟合的情况，因为曲线经过了每一个样本点，虽然在训练集上误差小了，但是曲线的波动很大，往往在测试集上会有很大的误差。而中间图则是比较好的曲线。 当训练数
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2024-04-02 22:19:20
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过拟合是指在训练集上误差小，测试集上误差大；欠拟合是指在训练集和测试集上误差都大。过拟合解决办法：增加训练数据降低模型
原创
2022-10-31 16:21:12
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1. 过拟合 欠拟合 过拟合：在训练集（training set）上表现好，但是在测试集上效果差，也就是说在已知的数据集合中非常好，但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多，造成这样的原因是考虑影响因素太多，超出自变量的维度过于多了； 欠拟合：模型拟合不够，在训练集（training set）上
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2019-03-23 11:53:00
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机器学习的核心在于使用学习算法建立模型，对已建立模型的质量的评价方法和指标不
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2023-04-24 10:12:36
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方差（Variance）：Variance的对象是多个模型，是相同分布的不同数据集训练出模型的输出值之间的差异。它刻画的是数据扰动对模型的影响。方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值变化的波动情况（或称为离散情况）。在数学的角度上，表示为：每个预测值与预测均值之差的平方和再求平均数。偏差（Bias）：Bias的对象是单个模型，是期望输出与真实标记的差别。它描述了模型对本训练集的拟合
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2024-05-07 14:34:35
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Bias(偏差)模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，反应出算法的拟合能力。Variance(方差)模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性，反应出预测的波动情况。偏差与方差的关系偏差与方差之间按照高低，可以组合成四种关系，如下图所示 左图为欠拟合，偏差较高。中间的方差和偏差都较为合理。右图的偏差较小，但方差很高，
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2024-01-06 07:48:34
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对于一个模型，我们有许多指标对其泛化能力进行评测，其中有两个指标是亘古不变的，那就是欠拟合UNDERFITTING和过拟合OVERFITTING。1. 欠拟合在训练集上通过机器学习算法模型对其进行拟合，但是效果并不好，损失函数loss值很大，如果训练集效果不好，那测试集的效果自然就不言而知。例如说：我想让机器通过照片的识别猫。如果机器的学习模型比较low，复杂度比较低，有很多特征没学到，像猫的耳朵
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2024-05-08 22:42:37
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设计思路一个平面点由两个坐标(x,y)确定，请编写一个表示平面点的类Point。要求：在默认构造函数中初始化类对象为原点（0，0）；添加一个带参数的构造函数，传入两个坐标值。添加拷贝构造函数。添加赋值操作函数operator=。为类的两个成员添加getter函数和setter函数，getter函数为const函数；平面直线的方程为ax+by+c=0 ，请设计一个类Line，表示一条平面直线。要求：
什么是偏差/方差？偏差(bias) 度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身的拟合能力方差(varience) 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, 即 刻画了数据扰动所造成的影响 .准：bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，low bias，就得复杂化模
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2024-04-15 20:05:08
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过拟合是指在训练集上误差小，测试集上误差大；欠拟合是指在训练集和测试集上误差都大。过
原创
2022-10-31 16:07:29
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泛化能力的强弱决定了模型的好坏，而影响泛化能力的则是模型的拟合问题
原创
2021-07-27 15:56:51
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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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过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）是机器学习和深度学习模型中常见的两个问题，分别对应模型过于复杂和模型
原创
2024-10-10 12:11:24
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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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欠拟合：模型拟合不够，在训练集上表现效果差过拟合：模型过度拟合，在训练集上表现好，测试人工筛选特征
原创
2023-07-11 00:02:38
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