欠拟合一般是指模型没有很好的抓住数据的特征，没有对数据进行很好的拟合，使得偏差较大。这时一般要通过增加特征项或者减少正则化参数来改进模型。而过拟合一般是由于模型使用了太多的特征引起的，使得模型将部分数据的“特性”也学习到了，导致模型的泛化能力较弱。这时一般要通过删减特征项或者增大正则化参数来改进模型。
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 11.1 决定下一步做什么 11.2
数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅，却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你。
Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bi
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html
6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差
【导读】前几天，应用数据科学研究者William Koehrsen发布一篇关于“过度拟合和拟合不足”的博文，作者解释了在模型训练中过拟合与欠拟合的概念与原因，并解释了方差与偏差的概念，并介绍了克服模型
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文介绍了四种正则化方法，用以优化神经网络模型的训练。并附python+keras实战。关注公众号并发送关键字"正则化数据集"获取数据集下载指引，发送关键字"正则化代码"获取完整代码。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好，却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公
“Advice for applying machine learning:——Diagnosing bias vs. variance”
在训练数据的时候，可能会发现模型的效果不是很好，于是就需要对模型进行调整，一般有以下几种方式：
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
线性模型通常是训练模型的一个比较好的起点。 但是由于许多数据集的自变量和因变量之间并不是线性关系，所以经常需要创建多项式模型，导致这些模型很容易过拟合。 正则化则是减少多项式模型过拟合的一种方法。
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。
"欠拟合":训练集中错误率相对比较高,但是验证集的错误率和训练集中错误率差别不大.偏差很大.
Andrew Ng. 的新书终于出完了。薄薄一百多页的小册子，翻下来其实是一堆实操经验集合。感觉还是有一定借鉴意义的，按照我自己的理解简单地整理如下，也不展开说了。有过实际经验的肯定心里有数。
在机器学习问题中，要求模型执行两个相互矛盾的任务：1. 最小化训练数据集上的预测误差 2. 最大化其对看不见的数据进行泛化的能力。根据模型，损失函数和评估方法的测试方式不同，模型可能最终会记住训练数据集（不良结果），而不是学数据的充分表示（预期结果）。这称为过拟合，通常会导致模型的泛化性能下降。过拟合可能会在各种模型上发生，尽管通常会在较复杂的模型上，例如随机森林，支持向量机和神经网络。 在模型训练期间，请在训练和验证集上观察训练指标，例如您的损失输出和r得分。比如，在训练神经网络时，您可以使用学习曲线在训练过程中跟踪每个周期的验证错误。理想情况下，随着模型的训练，验证和训练误差将会减少，您的训练误差将接近零，但这并不是我们关心的指标！您应该更密切注意验证集的错误。当您的验证错误再次增加而训练错误继续减少时，您可能会记住训练数据，从而过度拟合了数据。 过拟合可能会对模型的泛化能力产生不利的影响。也就是说，为新的和看不见的数据返回不合理的输出预测，从而使测试数据集的效果较差。如果您发现模型非常容易拟合训练数据，请考虑降低模型的复杂度或者使用正则化。
“Advice for applying machine learning:——Deciding what to try next (revisited)”
我们知道，将具有不同配置的卷积神经网络模型组合可以减少过拟合，但代价是需要额外的训练和维护多个模型。
原标题 | An Introduction to Dropout for Regularizing Deep Neural Networks
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样，注重算法的实现，但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法，还有一些其他的知识需要我们去注意。
在机器学习中，模型评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。评估模型的性能是为了确定模型在解决特定问题或任务上的效果如何。是机器学习流程中至关重要的一步，它可以帮助我们了解模型的优劣，并做出进一步的改进或决策。
本文介绍了如何通过调参提高神经网络在CIFAR-10数据集上的性能，总结了本文的主要贡献和结论。
Contents 1.全部架构 2.降低过拟合 3.学习细节 4.结果 5.讨论
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就
原文：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40680687 学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求
Fast R-CNN的区域建议生成算法SS(Selective Search)还是一个独立的东西，Faster R-CNN引入了RPN使得区域建议也由第五个卷积层来确定，这样相当于将区域建议的生成算法直接集成到网络里，集成RPN后能进一步共享卷积层，因为RPN是基于第五个卷积层的。RPN通过Attention引导Fast R-CNN关注一些特定区域。可将区域建议由SS输出的2000降低为300。
本节描述了应用机器学习技术时的一些常见缺陷。这个部分的想法是让你意识到这些陷阱，并帮助你不要走进这些坑。
方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况）
选自arXiv 机器之心编译 在验证集上调优模型已经是机器学习社区通用的做法，虽然理论上验证集调优后不论测试集有什么样的效果都不能再调整模型，但实际上模型的超参配置或多或少都会受到测试集性能的影响。因此研究社区可能设计出只在特定测试集上性能良好，但无法泛化至新数据的模型。本论文通过创建一组真正「未见过」的同类图像来测量 CIFAR-10 分类器的准确率，因而充分了解当前的测试集是否会带来过拟合风险。 1 引言 过去五年中，机器学习成为一块实验田。受深度学习研究热潮的驱动，大量论文围绕这样一种范式——新型学习
2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了 dropout。同年，AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout 显著降低了过拟合，并对其在 ILSVRC 2012 竞赛中的胜利起到了关键作用。可以这么说，如果没有 dropout，我们目前在深度学习领域看到的进展可能会被推迟数年。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
前面的14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和15 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization）方法。
最近有人雪中送炭啦！一位来自伯克利的小哥Josh Robin分享了他的深度学习debug心得，从最简单模型开始一步步深入到复杂模型，希望能给刚上手的你一点帮助。
下面的示例描述了只有两个特性和两个类的样例数据集(左)。决策树算法从根节点中的所有15个数据点开始。该节点被称为不纯节点，因为它混合了多种异构数据。在每个决策节点上，算法根据减少杂质最多的目标特征对数据集进行分割，最终产生具有同质数据的叶节点/终端节点(右)。有一些常用的测量杂质的指标-基尼系数和熵。虽然不同的决策树实现在使用杂质度量进行计算时可能会有所不同，但一般的概念是相同的，并且在实践中结果很少有实质性的变化。分区过程会继续，直到没有进一步的分离，例如，模型希望达到一个状态，即每个叶节点都尽可能快地变成纯的。在进行预测时，新的数据点遍历决策节点序列，以达到确定的结果。
一、问题描述 当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。 CIFAR-10 数据集有 60000 张图片，每张图片均为分辨率为 32*32 的彩色图片（分为 RGB3 个信道）。CIFAR-10 的分类任务是将每张图片分
摘要：低秩适应（LoRA）是在下游任务中通过学习低秩增量矩阵对大规模预训练模型进行微调的一种流行方法。虽然与完全微调方法相比，LoRA 及其变体能有效减少可训练参数的数量，但它们经常会对训练数据进行过拟合，导致测试数据的泛化效果不理想。为了解决这个问题，我们引入了 BiLoRA，这是一种基于双级优化（BLO）的消除过拟合的微调方法。BiLoRA 采用伪奇异值分解来参数化低秩增量矩阵，并将伪奇异向量和伪奇异值的训练分成两个不同的训练数据子集。这种分割嵌入了 BLO 框架的不同层次，降低了对单一数据集过度拟合的风险。BiLoRA 在涵盖自然语言理解和生成任务的十个数据集上进行了测试，并应用于各种著名的大型预训练模型，在可训练参数数量相似的情况下，BiLoRA 明显优于 LoRA 方法和其他微调方法。
机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？
机器之心报道 机器之心编辑部 深度学习三巨头之一 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出的 dropout 主要用来解决过拟合问题，但近日的一项工作表明，dropout 能做的事情不止于此。 2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出了 dropout。同年，AlexNet 的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet 使用 dropout
前面的第十四篇 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和第十五篇 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization
小明是个机器学习爱好者，他很喜欢吃蛋糕。有一天他突然想到：能不能用蛋糕的直径来预测蛋糕的价格。于是他定了各种不同尺寸的蛋糕，然后把尺寸和价格的数据记录起来，接着使用回归函数来拟合这些训练数据。小明决定使用四次多项式：
动物的照片是在真实场景里拍摄的，姿势不同，背景复杂，光线、天气条件、视角、遮挡情况也不同。
小编邀请您，先思考： 1 什么是欠拟合？ 2 什么是过拟合？ 在数据科学学科中， 过度拟合(overfit)模型被解释为一个从训练集(training set)中得到了高方差(variance)和低偏
本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。
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