竖线左边是欠拟合,竖线右边是过度拟合。 欠拟合时,训练集误差 Jtrain(θ) 和验证集误差 Jcv(θ) 都很大,也就是预测的结果具有较高的偏差(High Bias)。 过度拟合时,训练集误差 Jtrain(θ) 较小,验证集误差 Jcv(θ) 很大,也就是预测的结果具有较高的方差(High Variance)。 而我们实际选择的时候,是找到两者...
机器学习中的高方差和高偏差 欠拟合:算法具有高偏差。 过拟合:算法具有高方差(用比较多的变量x去拟合数据集,但是数据量不足以多去约束这些变量,导致这个算法用到新的样本集中去时,表现效果不好,即泛化能力差)。 算法误差随着特征变量个数的变化如下图所示: 当特征变量个数比较小的时候,训练集误差大且验证集误差...
深度学习中的常见优化问题 1.偏差与方差正则化dropout正则化1.偏差与方差区分偏差和方差,我们可以看训练集上的误差和验证集上的误差。训练集的误差低,验证集的误差高,表现为高方差,可能是过拟合了训练集的...特别接近红点时,表示低偏差;反之,表示高偏差方差和偏差的取值在什么时候,模型是最好的呢? 如图,当方差...
这也得出一个很有意思的结论,那就是如果一个学习算法有很大的偏差,那么当我们选用更多的训练样本时,也就是在这幅图中,随着我们增大横坐标,我们发现交叉验证集误差的值,不会表现出明显的下降,实际上是变为水平了。所以如果学习算法正处于高偏差的情形,那么选用更多的训练集数据,对于改善算法表现无益。正如我们右边...
通过画出学习曲线以及检验误差来找出算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题。在这样分析之后,再来决定用更多的数据训练,或者加入更多的特征变量。这么做的原因是刚接触机器学习问题时,这是一个很好的方法。因为我们并不能提前知道是否需要复杂的特征变量、或者更多的数据,还是其他。提前知道做什么是非常难的,...
明确和你说，不可能 我用口水话和你解释一下 你见过同时出现过拟合和欠拟合吗。。