1 Overfitting in Linear Regression Model example1 2 Overfitting in Classification Model example2 3 理解高偏差(high bias) 和高方差 (high variance) bias是指一个模型在不同训练集上的平均表现和真实值的差异,用来衡量一个模型的拟合能力。 variance指一个模型在不
例子1:线性回归(房价预测) Fig.1 Linear regression(截屏自吴恩达机器学习) 我们看到第一张图的模型过于简单,而且损失函数的收敛速度很慢。这就使得优化算法做得再好,我们的模型的泛化性能也会很差,因为这条直线在训练集上的cost就很大,我们把这种训练集上的偏差很大的情况叫做欠拟合(Underfitting),也有一种历史叫法...
Alternating Transfer Functions to Prevent Overfitting in Non-Linear Regression with Neural NetworksPhilipp SeitzJan Schmitt
继续上面的线性回归函数,我们对参数 w 引入协方差为 的零均值高斯先验。 取对数: 等价于: 。绝对值后面的下标2表示L2范数的意思。 这等价于Ridge Regression(L2正则化) 即:对参数引入高斯先验等价于L2正则化。 0x3:引入拉普拉斯分布(Laplace distribution)先验的线性回归 - LASSO Regression 继续上面的线性回归函数,...
我们的第9次课的笔记NTU林轩田机器学习基石课程学习笔记9 – Linear Regression已经介绍过了learning curve。在learning curve中,横轴是样本数量N,纵轴是Error。E_{in}和E_{out}可表示为: E_{in}=noise level\ast (1-\frac{d+1}N) E_{out}=noise level\ast (1+\frac{d+1}N) ...
首先Linear Regression刚出来的时候效果很好(因为当时数据量不大,计算机性能也不好,Linear Regression已经是比较好的模型)因此被广泛使用,但是基于均方误差损失函数的Linear Regression有一个致命问题就会预测结果l地偏差高方差这个是均方误差损失函数的问题同时模型的解释性会很差,在小规模数据集上还能忍受,但是随着时间的推...
A visual example of overfitting in regression Below we see two scatter plots with the same data. I’ve chosen this to be a bit of an extreme example, just so you can visualize it. On the left is a linear model for these points, and on the right is a model that fits the data pret...
1、什么是过拟合? Example:Linear regression Example:Logistic regression 分析:过拟合时——高方差 2、Addressingoverfitting变量很多,目标函数多元多次,且没有重组的训练样本,很容易出现过拟合问题。 分析:实际工作中更侧重于正则化法~ 接下来讲:怎么去识别判别过拟合,怎么利用正则化避免过拟合~ ...
局部加权线性回归(Locally weighted linear regression,LWR) 从上面欠拟合和过拟合的例子中我们可以体会到,在回归预测模型中,预测模型的准确度特别依赖于特征的选择。特征选择不合适,往往会导致预测结果的天壤之别。局部加权线性回归很好的解决了这个问题,它的预测性能不太依赖于选择的特征,又能很好的避免欠拟合和过拟合...
局部加权线性回归(Locally weighted linear regression,LWR) 从上面欠拟合和过拟合的例子中我们可以体会到,在回归预测模型中,预测模型的准确度特别依赖于特征的选择。特征选择不合适,往往会导致预测结果的天壤之别。局部加权线性回归很好的解决了这个问题,它的预测性能不太依赖于选择的特征,又能很好的避免欠拟合和过拟合...