过拟合和欠拟合是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果。 更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 1.定义 过拟合：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过拟合的现象 当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象(训练集表现很好，测试集表现较差)，这会导致模型的泛化能力下降，此时，我们就需要使用正则化，降低模型的复杂度。 ：越小的参数说明模型越简单，越简单的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，高维空间隐藏的问题也会显现出来：过多的特征导致过拟合现象，即训练集上表现良好，但是对新数据缺乏泛化能力。 ?
数据过拟合最严重的情况，便是模型能完美“适应”所有点。 如下图便直观形象的展示出这种最严重的的过拟合情况： image.png 模型几乎拟合所有点，也就是在训练集上的准确度接近 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的，借助 scipy 包完成插值，代码如下所示。 常用的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的数据点而言，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的模型过于复杂而导致的数据过拟合最严重的情况，同时如何使用一个最精简的模型解决过拟合问题。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过拟合的个性化方法。
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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的算法，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的分类信息 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，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。 在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> 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
三个模型在迭代过程中在训练集的表现都会越来越好，并且都会出现过拟合的现象 大模型在训练集上表现更好，过拟合的速度更快 l2正则减少过拟合 l2_model = keras.Sequential( [ 可以发现正则化之后的模型在验证集上的过拟合程度减少 添加dropout减少过拟合 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的最常用方法 以上这篇keras处理欠拟合和过拟合的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
，机器学习的真实应用场景是让算法学习到的参数在先前未观测到的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的曲率趋势，这时发生了过拟合（Overfitting）。或者说，中间那个模型泛化能力较好，左右两侧的模型泛化能力一般。 机器学习领域的一大挑战就是如何处理欠拟合和过拟合问题。我们必须考虑： 降低模型在训练集上的误差。 缩小训练集误差和测试集误差之间的差距。 通过调整模型的容量（Capacity），我们可以控制模型是否偏向于过拟合或欠拟合。模型的容量是指其拟合各种函数的能力，容量低的模型很难拟合训练集，容量高的模型可能会过拟合。 容量与误差之间的关系 来源：Deep Learning 当机器学习算法的容量适合于所执行的任务复杂度和所提供的训练数据数量，算法效果最佳。
【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，并介绍了克服模型过拟合与欠拟合的方法 Underfitting: A Conceptual Explanation 过拟合与欠拟合：概念解释 基于样例的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的知识，但是你也听说过英国最伟大的作家是威廉 如果我们用社会接受度来衡量性能，那么我们的模型就不能推广到测试数据（因为莎士比亚的语法肯定和纽约人民的有所不同）。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的程度。 偏差与方差适用于任何模型（从最简单到最复杂的模型），对于数据科学家来说，这是一个重要的概念！ 我们看到一个过拟合的模型具有高方差和低偏差。 那反过来呢：低方差和高偏差呢？ 过拟合和欠拟合会导致测试集的泛化能力差。 模型调整的验证集可以防止欠拟合和过拟合。 数据科学和其他技术领域不应该脱离我们的日常生活。通过用现实世界的例子来解释概念，我们可以更好地理解这些概念。
事实上，为了解决其中多数的问题， ID3算法已经被扩展了，扩展后的系统被改名为C4.5（Quinlan 1993）. 1,避免过拟合问题 表1描述的算法增长树的每一个分支的深度，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，这个简单的算法产生的树会过度拟合训练样例。 表1 专用于学习布尔函数的ID3算法概要 ID3是一种自顶向下增长树的贪婪算法，在每个结点选取能最好地分类样例的属性。 一旦这样的巧合的规律性存在，就有过度拟合的风险。 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的实践困难。 上面的第一种方法是最普通的，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的两个主要变种。 于是避免了零乱的记录问题，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的。
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。 我们采用不恰当的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的复杂假设就像是“噪音”，误导我们进行过拟合。 （3）验证数据 一个最成功的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 的迭代次数,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.
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！ 关于排序稳定性的定义 通俗地讲就是能保证排序前两个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。 ，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的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法，不稳定发生在中枢元素和a[j] 交换的时刻 由上可得，基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。 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的元素没 有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以，堆排序不是稳定的排序算法。
也许你会得到一个不错的模型技术得分，但了解模型是较好的拟合，还是欠拟合／过拟合，以及模型在不同的配置条件下能否实现更好的性能是非常重要的。 在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合的模型。 良好拟合实例 5. 过拟合实例 6. 多次运行实例 1. Keras 中的训练历史 你可以通过回顾模型的性能随时间的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。 过拟合实例 过拟合模型即在训练集上性能良好且在某一点后持续增长，而在验证集上的性能到达某一点然后开始下降的模型。 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 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、良好拟合和过拟合的模型。 如何通过平均多次模型运行来开发更鲁棒的诊断方法。 ?
一 起因 开发反馈一个表的数据大小已经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，上海的节点信息估计会比较多。对于20个以上 的节点信息 我们不会去关注其中第10个 11个 14个 15个节点的信息。大家对快递的关注点是什么？ 快递是否到达目的地的最后1公里。分析到这里，我们可以针对超过25个/30个以上的节点进行收缩处理，去掉中间非核心节点信息，在不影响用户体验的情况下，满足我们的varchar(2048)的设计。 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的基础之上的，该过程不需要高深的数据库知识。 但是实际上开发往往简单粗暴的接受pd的功能设计理念，而不顾对底层基础架构的影响。其实只需要向前多走一步，我们可以做的更好，只不过这一步，可能是 优秀的程序员的一小步，是某些人的一大步。
现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形，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，较多的训练通常都能让模型表现的更好。过拟合对于生产环境伤害是比较大的，因为生产中大多接收到的都是新数据，而过拟合无法对这些新数据达成较好表现。 欠拟合的情况，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的原因。 实验模拟过拟合 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，更容易出现过拟合。 定义baseline/small/big三个不同规模的神经网络模型，并分别编译训练，训练时保存过程数据。 优化过拟合 优化过拟合首先要知道过拟合产生的原因，我们借用一张前一系列讲解过拟合时候用过的图，是吴恩达老师课程的笔记： ?
今天和大家分享一个自己写的爬取「博客园」的爬虫项目。 1.确定爬取的目标 开始之前我们需要确定一个爬取的目标，从博客园上选一个博主的首页进入。 在这个例子里面我们要写一个爬虫将博主的文章列表拉出来，保存在一个JSON的文件里面。 2. 现在需要解决的是如何生成这个items中的对象数据？ 文章列表的选择器为.forFlow>.day，而这个选择器一旦执行会返回多个元素的集合，而且我们需要将这个元素集合转化成一个item类型的集合，所以用pyQuery.map函数完成这一转换。 总结 设计一个完整爬虫的思路与过程是： 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的映射关系 设计代码流程与编写思路 一个特别适合初学爬虫者的项目，感兴趣的小伙伴赶紧运行代码看看吧
Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。 ），从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。 一个通俗的理解便是：更小的参数值w意味着模型的复杂度更低，对训练数据的拟合刚刚好（奥卡姆剃刀），不会过分拟合训练数据，从而使得不会过拟合，以提高模型的泛化能力。 还有个解释便是，从贝叶斯学派来看：加了先验，在数据少的时候，先验知识可以防止过拟合；从频率学派来看：正则项限定了参数的取值，从而提高了模型的稳定性，而稳定性强的模型不会过拟合，即控制模型空间。 Dropout方法是通过修改ANN中隐藏层的神经元个数来防止ANN的过拟合。
如何通过向一个现有的模型添加权值约束来缓解过拟合。 ? 下面将为读者展示一个有效的案例。 权值约束案例分析 在本章中，我们将展示如何在一个简单的二分类问题上使用权值约束缓解一个多层感知机的过拟合现象。 该模型将含有一个隐藏层，其中包含的节点比解决这个问题本身所需的节点要多一些，从而为过拟合提供了机会。我们还将对模型进行较长时间的训练，以确保模型过拟合。 我们可以看到，该模型在训练数据集上的性能优于在测试数据集上的性能，这可能是发生过拟合的一个迹象。 由于神经网络和训练算法的随机特性，你得到的具体训练结果可能有所不同。 我们可以看到预期的过拟合模型的形状，它的准确率会增加到一个点，然后又开始下降。 ? 带权值约束的过拟合多层感知机 我们可以进一步更新使用权值约束的示例。有几种不同的权值约束方式可供选择。
C语言指针说难不难但是说容易又是最容易出错的地方，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的分析一下指针的应用，最后会有C语言视频资料提供给大家更加深入的参考 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,说明指针指向的是一个函数,然后再与()里的int 结合,说明函数有一个int 型的参数,再与最外层的int 结合,说明函数的返回类型是整型 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,说明函数返回的是一个指针,,然后到最外面一层,先与[]结合,说明返回的指针指向的是一个数组,然后再与*结合,说明数组里的元素是指针 二、指针的算术运算 指针可以加上或减去一个整数。指针的这种运算的意义和通常的数值的加减运算的意义是不一样的，以单元为单位。 &a 的运算结果是一个指针，指针的类型是a 的类型加个*，指针所指向的类型是a 的类型，指针所指向的地址嘛，那就是a 的地址。 *p 的运算结果就五花八门了。
什么是过拟合 对于机器学习项目而言，过拟合（overfitting）这个问题一般都会遇到。什么是过拟合呢？ 维基百科： 在统计学中，过拟合现象是指在拟合一个统计模型时，使用过多参数。 对比于可获取的数据总量来说，一个荒谬的模型只要足够复杂，是可以完美地适应数据。过拟合一般可以视为违反奥卡姆剃刀原则。 过拟合的可能性不只取决于参数个数和数据，也跟模型架构与数据的一致性有关。此外对比于数据中预期的噪声或错误数量，跟模型错误的数量也有关。 过拟合现象的观念对机器学习也是很重要的。 通常一个学习算法是借由训练示例来训练的。亦即预期结果的示例是可知的。而学习者则被认为须达到可以预测出其它示例的正确的结果，因此，应适用于一般化的情况而非只是训练时所使用的现有数据（根据它的归纳偏向）。 知乎 知乎上有个帖子：用简单易懂的语言描述「过拟合 overfitting」？ 过拟合其实就是一种机器学习没找到正确的规律情况，所以要搞懂什么是过拟合首先得搞懂为什么机器学习能找出正确规律。 ?
笔者希望该笔记能够记录每个机器学习算法的过拟合问题。 ———————————— 相关内容： 1、 R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价 2、机器学习中的过拟合问题 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的，也就产生了过拟合现象！ ，显而易得效果是非常差的，也就产生了过拟合现象！ ，也就出现了过拟合现象！
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