过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合和欠拟合 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为
过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似——机器学习模型应关注降低泛化误差。
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梯度消失 协变量偏移:真人版电影vs动漫 标签偏移:真假美猴王 概念偏移:病毒的进化,人类的进化。认知迟延,知识需要更新。 e.g.1一个在冬季部署的物品推荐系统在夏季的物品推荐列表中出现了圣诞礼物,
过/欠拟合 训练误差:模型在训练集上的误差 泛化误差:模型在在任意测试数据(测试集)上的误差 过拟合:模型过分学习了数据中存在的干扰和噪声 训练误差>> 泛化误差 欠拟合:模型未能学习到数
前面几期全是概念学习爬虫,今天来一篇实战文章。 首先了解ajax加载 ajax加载 一、什么是Ajax Ajax(Asynchronous JavaScript and XML的缩写)是一种异步请求数
卷积神经网络基础 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。 1*2卷积层 conv2d = Conv2D(kernel_size=(1
梯度消失和爆炸 当神经网络的层数较多时,模型的稳定性就容易变差 简单的来说,假设一个层数为L的多层感知机的第l层H(l)H^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)W^{(l)}W(l),输出层H(L)
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