13过拟合

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2023-01-12 14:43:01

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用C语言实现多项式的拟合，采用最小二乘法，数据精度在e-13数量级，拟合循环最大次数为50。matlab默认精度e-9，。

所以这时候就用L1-lasso回归解决过拟合问题，λ越大（λ越敏感）这一坨对结果影响就越大，在不断迭代过程中，由于不断接近最低点，所以绿色的两坨都在不断的减小，而蓝色这坨里面的|Ki|是在不断增大（为了避免减小的...

但是在训练数据以外的数据集上却不能很好的拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合现象(模型过于复杂)原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征解决：进行特征选择，消除关联性大的特征(难做)；正则化之邻回归。

1.5 欠拟合和过拟合 欠拟合（Underfitting）：选择的模型过于简单，以致于模型对训练集和未知数据的预测都很差的现象。 过拟合（Overfitting）：选择的模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的预测...

避免过拟合的常用方法避免过拟合的常用方法奥卡姆剃刀原则深度学习的过拟合问题解决过拟合的方法添加噪声提前停止测试数据集扩增随机裁剪正则化Dropout总结避免过拟合的常用方法奥卡姆剃刀原则奥卡姆剃刀定律...

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