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…

来自:http://blog.csdn.net/fengzhe0411/article/details/7165549 最近几天在看模式识别方面的资料,多次遇到“overfitting”这个概念,最终觉得以下解释比较容易接受,就拿出来分享下. overfittingt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overfitting的现象.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.而…

过拟合: Overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小,Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程 Underfitting是指Ein和Eout都变大的过程 从上边这个图中,虚线的左侧是underfitting,右侧是overfitting,发生overfitting的主要原因是:使用过于复杂的模型,数据噪音,有限的训练集 机器学习过程中的三个锦囊妙计 Occam's Razor:指的是对训练数据最简单的解释就是最好的,训练的模型可能越简单越好. Sampling Bias:抽…

过拟合概念:是指分类器能够百分之百的正确分类样本数据(训练集中的样本数据),对训练集以外的数据却不能够正确分类. 原因:1:模型(算法)太过复杂,比如神经网络,算法太过精细复杂,规则太过严格,以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别,即在训练样本中拟合的很好,在训练样本外拟合的很差,过拟合最早就是从神经网络中发现出来的.策略树深度过深.回归参数过多,都会造成过拟合. 2:训练集中存在噪音,为了拟合异常点,偏离了正常分布. 3:训练集太小或不具有代表性 训练集与测试集互不相交,前…

过拟合: 真实的应用中,并不是让模型尽量模拟训练数据的行为,而是希望训练数据对未知做出判断. 模型过于复杂后,模型会积极每一个噪声的部分,而不是学习数据中的通用 趋势.当一个模型的参数比训练数据还要多的时候,这个模型就可以记忆这个所以训练数据的结果,而使损失函数为0. 避免过拟合的常用方法:正则化.在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标.损失函数: J(θ) 引入正则化损失:J(θ)+λR(ω) λ代表模型复杂损失在总损失的比列,R(ω)刻画的是模型的复杂程度. 模型的复杂程度由权重决定,一般.…

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你…

六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类:一对多 七.正则化(Regularization) 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 第3周 六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min)…