展开

关键词

机器学习算法之欠拟合拟合

拟合和欠拟合是导致模型泛化能力不高两种常见原因,都是模型学习能力与数据复杂度之间失配结果。 更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 1.定义 拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好拟合, 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了拟合现象 当你用比较复杂模型比如神经网络,去拟合数据时,很容易出现拟合现象(训练集表现很好,测试集表现较差),这会导致模型泛化能力下降,此时,我们就需要使用正则化,降低模型复杂度。 :越小参数说明模型越简单,越简单模型则越不容易产生过拟合现象•Ridge 回归 ? 此时,虽然更容易找到一个超平面将目标分开,但如果我们将高维空间向低维空间投影,高维空间隐藏问题也会显现出来:过多特征导致拟合现象,即训练集上表现良好,但是对新数据缺乏泛化能力。 ?

53220

浅谈一种严重拟合

数据拟合严重情况,便是模型能完美“适应”所有点。 如下图便直观形象展示出这种严重拟合情况: image.png 模型几乎拟合所有点,也就是在训练集上准确度接近 100%,这类模型有什么特点呢? 以上图形是用拉格朗日插值方法拟合出来,借助 scipy 包完成插值,代码如下所示。 常用L1 正则会使参数稀疏化,它会将其中一些参数权重归 0. 当然就今天将要拟合数据点而言,直接简化模型参数为 2个,拟合效果就不会差。 以上展示了由于选用模型过于复杂而导致数据拟合严重情况,同时如何使用一个精简模型解决拟合问题。除了更换模型,还有其他措施。而对于神经网络模型也有一些解决拟合个性化方法。

20030
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    KNN:容易理解分类算法

    KNN是一种分类算法,其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习算法,具体可以分为以下几个步骤 1. 第一步,载入数据,因为是监督学习算法,所以要求输入数据中必须提供样本对应分类信息 2. 第二步,指定K值,为了避免平票,K值一般是奇数 3. K值为3时,绿色点归类为红色,K值为5时,绿色点归类为蓝色。由此可见,K值选取是模型核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离计算。 在scikit-learn中,使用KNN算法代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1], 3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

    21410

    keras处理欠拟合拟合实例讲解

    三个模型在迭代过程中在训练集表现都会越来越好,并且都会出现拟合现象 大模型在训练集上表现更好,拟合速度更快 l2正则减少拟合 l2_model = keras.Sequential( [ 可以发现正则化之后模型在验证集上拟合程度减少 添加dropout减少拟合 dpt_model = keras.Sequential( [ layers.Dense(16, activation history.history['val_accuracy']) plt.legend(['training', 'validation'], loc='upper left') plt.show() 总结 防止神经网络中过度拟合最常用方法 以上这篇keras处理欠拟合拟合实例讲解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    19620

    机器学习模型容量、欠拟合拟合

    ,机器学习真实应用场景是让算法学习到参数在先前未观测到新输入数据上仍然能够预测准确,而不只是在训练集上表现良好。 最后这个模型可以精确地拟合每个点,但是它并没有诠释数据曲率趋势,这时发生了拟合(Overfitting)。或者说,中间那个模型泛化能力较好,左右两侧模型泛化能力一般。 机器学习领域一大挑战就是如何处理欠拟合拟合问题。我们必须考虑: 降低模型在训练集上误差。 缩小训练集误差和测试集误差之间差距。 通过调整模型容量(Capacity),我们可以控制模型是否偏向于拟合或欠拟合。模型容量是指其拟合各种函数能力,容量低模型很难拟合训练集,容量高模型可能会拟合。 容量与误差之间关系 来源:Deep Learning 当机器学习算法容量适合于所执行任务复杂度和所提供训练数据数量,算法效果最佳。

    31530

    概念理解:通俗拟合与欠拟合”直观解释

    【导读】前几天,应用数据科学研究者William Koehrsen发布一篇关于“过度拟合拟合不足”博文,作者解释了在模型训练中拟合与欠拟合概念与原因,并解释了方差与偏差概念,并介绍了克服模型拟合与欠拟合方法 Underfitting: A Conceptual Explanation 拟合与欠拟合:概念解释 基于样例数据科学核心概念框架 如果你想学英语,虽然你对语言没有预先知识,但是你也听说英国伟大作家是威廉 如果我们用社会接受度来衡量性能,那么我们模型就不能推广到测试数据(因为莎士比亚语法肯定和纽约人民有所不同)。这很容易理解,但方差和偏差该怎么理解呢? 方差是一个模型反应训练数据变化程度。 偏差与方差适用于任何模型(从简单到复杂模型),对于数据科学家来说,这是一个重要概念! 我们看到一个拟合模型具有高方差和低偏差。 那反过来呢:低方差和高偏差呢? 拟合和欠拟合会导致测试集泛化能力差。 模型调整验证集可以防止欠拟合拟合。 数据科学和其他技术领域不应该脱离我们日常生活。通过用现实世界例子来解释概念,我们可以更好地理解这些概念。

    66060

    解决决策树拟合

    事实上,为了解决其中多数问题, ID3算法已经被扩展了,扩展后系统被改名为C4.5(Quinlan 1993). 1,避免拟合问题 表1描述算法增长树每一个分支深度,直到恰好能对训练样例完美地分类 在以上任一种情况发生时,这个简单算法产生树会过度拟合训练样例。 表1 专用于学习布尔函数ID3算法概要 ID3是一种自顶向下增长树贪婪算法,在每个结点选取能最好地分类样例属性。 一旦这样巧合规律性存在,就有过度拟合风险。 过度拟合对于决策树学习和其他很多学习算法是一个重要实践困难。 上面的第一种方法是普通,它常被称为训练和验证集(training and validation set)法。下面我们讨论这种方法两个主要变种。 于是避免了零乱记录问题,比如若是根结点被修剪了但保留它下面的部分子树时如何重新组织这棵树。 ? 转化为规则提高了可读性。对于人来说规则总是更容易理解

    1.2K80

    深度学习中拟合问题

    1、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; 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,导致拟合函数完美的预测训练集,但对新数据测试集预测结果差。 我们采用不恰当假设去尽量拟合这些数据,效果一样会很差,因为部分数据对于我们不恰当复杂假设就像是“噪音”,误导我们进行拟合。   (3)验证数据 一个成功方法是在训练数据外再为算法提供一套验证数据,应该使用在验证集合上产生最小误差 迭代次数,不是总能明显地确定验证集合何时达到最小误差. L1正则更加容易产生稀疏解、L2正则倾向于让参数w趋向于0.

    46110

    【面试】容易被问到N种排序算法

    你都知道哪些排序算法,哪几种是稳定排序? 小明:这个我有总结! 关于排序稳定性定义 通俗地讲就是能保证排序前两个相等数其在序列前后位置顺序和排序后它们两个前后位置顺序相同。 ,所以冒泡排序是一种稳定排序算法。 比如序列为5 3 3 4 3 8 9 10 11,现在中枢元素5和3(第五个元素,下标从1开始计)交换就会把元素3稳定性打乱,所以快速排序是一个不稳定排序算法,不稳定发生在中枢元素和a[j] 交换时刻 由上可得,基数排序基于分别排序,分别收集,所以其是稳定排序算法。 有可能第n / 2个父节点交换把后面一个元素交换过去了,而第n / 2 - 1个父节点把后面一个相同元素没 有交换,那么这2个相同元素之间稳定性就被破坏了。所以,堆排序不是稳定排序算法

    29040

    教程 | 如何判断LSTM模型中拟合与欠拟合

    也许你会得到一个不错模型技术得分,但了解模型是较好拟合,还是欠拟合拟合,以及模型在不同配置条件下能否实现更好性能是非常重要。 在本教程中,你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上拟合度。完成教程之后,你将了解: 如何收集 LSTM 模型训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较好拟合拟合模型。 良好拟合实例 5. 拟合实例 6. 多次运行实例 1. Keras 中训练历史 你可以通过回顾模型性能随时间变化来更多地了解模型行为。 LSTM 模型通过调用 fit() 函数进行训练。 拟合实例 拟合模型即在训练集上性能良好且在某一点后持续增长,而在验证集上性能到达某一点然后开始下降模型。 这可以通过线图来诊断,图中训练损失持续下降,验证损失下降到拐点开始上升。 具体而言,你学到了: 如何收集 LSTM 模型训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、良好拟合拟合模型。 如何通过平均多次模型运行来开发更鲁棒诊断方法。 ?

    5.6K100

    容易忽略常识

    一 起因 开发反馈一个表数据大小已经130G,对物理存储空间有影响,且不容易做数据库ddl变更。 从深圳到黑龙江漠河 或者新疆乌鲁木齐到杭州,上海节点信息估计会比较多。对于20个以上 节点信息 我们不会去关注其中第10个 11个 14个 15个节点信息。大家对快递关注点是什么? 快递是否到达目的地最后1公里。分析到这里,我们可以针对超过25个/30个以上节点进行收缩处理,去掉中间非核心节点信息,在不影响用户体验情况下,满足我们varchar(2048)设计。 回顾上面的优化过程是建立在对业务逻辑和物流相关知识有深入理解,对用户行为多加分析基础之上,该过程不需要高深数据库知识。 但是实际上开发往往简单粗暴接受pd功能设计理念,而不顾对底层基础架构影响。其实只需要向前多走一步,我们可以做更好,只不过这一步,可能是 优秀程序员一小步,是某些人一大步。

    20100

    TensorFlow从1到2(八)拟合和欠拟合优化

    现在有了TensorFLow 2.0 / Keras支持,可以非常容易构建模型。我们可以方便的人工模拟拟合情形,实际来操作监控、调整模型,从而显著改善模型指标。 如果数据集足够大,较多训练通常都能让模型表现更好。拟合对于生产环境伤害是比较大,因为生产中大多接收到都是新数据,而过拟合无法对这些新数据达成较好表现。 欠拟合情况,除了训练不足之外,模型不够强大或者或者模型不适合业务情况都是可能原因。 实验模拟拟合 我们使用IMDB影评样本库来做这个实验。 这种编码模型非常有用,但在本例中,数据歧义会更多,更容易出现拟合。 定义baseline/small/big三个不同规模神经网络模型,并分别编译训练,训练时保存过程数据。 优化拟合 优化拟合首先要知道拟合产生原因,我们借用一张前一系列讲解拟合时候用过图,是吴恩达老师课程笔记: ?

    61120

    容易上手爬虫项目

    今天和大家分享一个自己写爬取「博客园」爬虫项目。 1.确定爬取目标 开始之前我们需要确定一个爬取目标,从博客园上选一个博主首页进入。 在这个例子里面我们要写一个爬虫将博主文章列表拉出来,保存在一个JSON文件里面。 2. 现在需要解决是如何生成这个items中对象数据? 文章列表选择器为.forFlow>.day,而这个选择器一旦执行会返回多个元素集合,而且我们需要将这个元素集合转化成一个item类型集合,所以用pyQuery.map函数完成这一转换。 总结 设计一个完整爬虫思路与过程是: 确定爬取目标,分析种子页结构 分析承载数据页面结构,建立数据结构与元素选择器间映射关系 设计代码流程与编写思路 一个特别适合初学爬虫者项目,感兴趣小伙伴赶紧运行代码看看吧

    18640

    机器学习中防止拟合处理方法

    Early stopping便是一种迭代次数截断方法来防止拟合方法,即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止拟合。    ),从而防止拟合,提高模型泛化能力。    一个通俗理解便是:更小参数值w意味着模型复杂度更低,对训练数据拟合刚刚好(奥卡姆剃刀),不会过分拟合训练数据,从而使得不会拟合,以提高模型泛化能力。    还有个解释便是,从贝叶斯学派来看:加了先验,在数据少时候,先验知识可以防止拟合;从频率学派来看:正则项限定了参数取值,从而提高了模型稳定性,而稳定性强模型不会拟合,即控制模型空间。    Dropout方法是通过修改ANN中隐藏层神经元个数来防止ANN拟合

    65250

    用Keras中权值约束缓解拟合

    如何通过向一个现有的模型添加权值约束来缓解拟合。 ? 下面将为读者展示一个有效案例。 权值约束案例分析 在本章中,我们将展示如何在一个简单二分类问题上使用权值约束缓解一个多层感知机拟合现象。 该模型将含有一个隐藏层,其中包含节点比解决这个问题本身所需节点要多一些,从而为拟合提供了机会。我们还将对模型进行较长时间训练,以确保模型拟合。 我们可以看到,该模型在训练数据集上性能优于在测试数据集上性能,这可能是发生过拟合一个迹象。 由于神经网络和训练算法随机特性,你得到具体训练结果可能有所不同。 我们可以看到预期拟合模型形状,它准确率会增加到一个点,然后又开始下降。 ? 带权值约束拟合多层感知机 我们可以进一步更新使用权值约束示例。有几种不同权值约束方式可供选择。

    50540

    容易出错C语言指针

    C语言指针说难不难但是说容易又是容易出错地方,因此不管是你要做什么只要用到C指针你就跳不过,今天咱们就以   十九个例子来给大家简单分析一下指针应用,最后会有C语言视频资料提供给大家更加深入参考 p)(int); //从P 处开始,先与指针结合,说明P 是一个指针,然后与()结合,说明指针指向是一个函数,然后再与()里int 结合,说明函数有一个int 型参数,再与外层int 结合,说明函数返回类型是整型 里面,与int 结合,说明函数有一个整型变量参数,然后再与外面的*结合,说明函数返回是一个指针,,然后到外面一层,先与[]结合,说明返回指针指向是一个数组,然后再与*结合,说明数组里元素是指针 二、指针算术运算   指针可以加上或减去一个整数。指针这种运算意义和通常数值加减运算意义是不一样,以单元为单位。 &a 运算结果是一个指针,指针类型是a 类型加个*,指针所指向类型是a 类型,指针所指向地址嘛,那就是a 地址。   *p 运算结果就五花八门了。

    29240

    机器学习中拟合与解决办法

    什么是拟合 对于机器学习项目而言,拟合(overfitting)这个问题一般都会遇到。什么是拟合呢? 维基百科: 在统计学中,拟合现象是指在拟合一个统计模型时,使用过多参数。 对比于可获取数据总量来说,一个荒谬模型只要足够复杂,是可以完美地适应数据。拟合一般可以视为违反奥卡姆剃刀原则。 拟合可能性不只取决于参数个数和数据,也跟模型架构与数据一致性有关。此外对比于数据中预期噪声或错误数量,跟模型错误数量也有关。 拟合现象观念对机器学习也是很重要。 通常一个学习算法是借由训练示例来训练。亦即预期结果示例是可知。而学习者则被认为须达到可以预测出其它示例正确结果,因此,应适用于一般化情况而非只是训练时所使用现有数据(根据它归纳偏向)。 知乎 知乎上有个帖子:用简单易懂语言描述「拟合 overfitting」? 拟合其实就是一种机器学习没找到正确规律情况,所以要搞懂什么是拟合首先得搞懂为什么机器学习能找出正确规律。 ?

    47220

    容易出错C语言指针

    C语言指针说难不难但是说容易又是容易出错地方,因此不管是你要做什么只要用到C指针你就跳不过,今天咱们就以   十九个例子来给大家简单分析一下指针应用,最后会有C语言视频资料提供给大家更加深入参考 p)(int); //从P 处开始,先与指针结合,说明P 是一个指针,然后与()结合,说明指针指向是一个函数,然后再与()里int 结合,说明函数有一个int 型参数,再与外层int 结合,说明函数返回类型是整型 里面,与int 结合,说明函数有一个整型变量参数,然后再与外面的*结合,说明函数返回是一个指针,,然后到外面一层,先与[]结合,说明返回指针指向是一个数组,然后再与*结合,说明数组里元素是指针 二、指针算术运算   指针可以加上或减去一个整数。指针这种运算意义和通常数值加减运算意义是不一样,以单元为单位。 &a 运算结果是一个指针,指针类型是a 类型加个*,指针所指向类型是a 类型,指针所指向地址嘛,那就是a 地址。   *p 运算结果就五花八门了。

    23520

    机器学习中拟合问题以及解决方案

    笔者希望该笔记能够记录每个机器学习算法拟合问题。 ———————————— 相关内容: 1、 R语言︱ROC曲线——分类器性能表现评价 2、机器学习中拟合问题 3、R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) —————————————— ,显而易得效果是非常差,也就产生了拟合现象! ,显而易得效果是非常差,也就产生了拟合现象! ,也就出现了拟合现象!

    1.2K20

    相关产品

    • 手势识别

      手势识别

      腾讯云神图·手势识别(GR)是基于腾讯音视频实验室推出的新一代人机交互技术,包括静态手势识别、关键点识别、指尖识别、手势动作识别等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的手势识别服务...... 

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券