Публикации по теме 'overfitting'


Переобучение в машинном обучении с помощью примера кода Python
Переобучение — распространенная и серьезная проблема в машинном обучении. Это происходит, когда модель слишком сложна и изучает шаблоны из обучающих данных, которые не обобщаются на новые, невидимые данные. Это приводит к тому, что модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо оценивается по новым данным. Это общая проблема для большинства алгоритмов машинного обучения, и ее может быть трудно обнаружить и диагностировать. В этом сообщении блога мы обсудим, что такое переоснащение,..
Регуляризация в машинном обучении - объяснение!
Я должен признать, что эта конкретная концепция преследовала меня почти каждый раз, когда у меня была модель, которая отлично работала на обучающих данных, но с треском провалилась на невидимых данных. Хотя большинство профессионалов в области данных используют этот метод для лучшего обобщения своих моделей, интуиция, стоящая за применением этого метода, часто теряется за алгоритмами и кодами. Так что я подумал о том, чтобы написать об этой удивительной технике и об арсенале..
Проблема переобучения
Понимание регрессии регуляризации с использованием Ridge & Lasso Содержание: 1 Проблемы переобучения 2 Регуляризация - 2.1 Регрессия хребта - 2.2 Регрессия Лассо - 2.3 Сходства и различия между Риджем и Лассо 3 Понимание коэффициентов Риджа с помощью SVD 1. Проблемы переобучения: В области машинного обучения и глубокого обучения с учителем широко используется термин «Обобщение», который измеряет, насколько хорошим прогнозом является выполнение вашей модели тестовых..
Все, что вам нужно знать о подборе моделей в машинном обучении
Что такое подбор модели? Подгонка модели — это мера того, насколько хорошо модель машинного обучения обобщает данные, аналогичные тем, на которых она обучалась. Обобщение модели на новые данные — это, в конечном счете, то, что позволяет нам ежедневно использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и классификации данных. Причиной низкой производительности моделей машинного обучения является либо переоснащение, либо недообучение данных. Хорошо сбалансированная модель..
Предотвращение недообучения и переобучения для вашей модели
Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения в основном основаны на статистике. Сопоставление новых, невидимых данных с теми, из которых мы уже узнали. Вот почему при обучении нейронной сети для приложения глубокого обучения возникают две типичные проблемы. В этой статье мы возьмем пример классификатора, но эти проблемы применимы ко всем типам задач машинного обучения. Первый называется недообучением, когда ваша модель слишком проста для представления ваших данных...
Что такое переоснащение в машинном обучении?
Познакомьтесь с основами переобучения Переобучение — это термин из области науки о данных, описывающий свойство модели слишком сильно адаптироваться к обучающему набору данных. В результате модель плохо работает с новыми, невидимыми данными. Однако целью модели Машинное обучение является хорошее обобщение, поэтому становится возможным предсказание новых данных. Что такое переоснащение? Термин переоснащение используется в контексте прогностических моделей, которые слишком..
Схема успешных моделей машинного обучения: шаблоны проектирования машинного обучения
Авторы: Ушмаджит Сикдар , Ааста Джа , Рудра Пратап Канвар , Антонио Абая Этот блог создается и поддерживается студентами программы магистра наук в области профессиональных компьютерных наук в Университете Саймона Фрейзера в рамках их курса обучения. Чтобы узнать больше об этой уникальной программе, посетите sfu.ca/computing/mpcs . Оглавление: "Введение" Что такое шаблон проектирования и зачем он нужен? Паттерны моделирования обучения Полезное оверфиттинг..