Публикации по теме 'overfitting'
Предвзятость и дисперсия в машинном обучении
Краткое введение в концепцию смещения и дисперсии и то, как они способствуют недообучению и переоснащению в машинном обучении.
Оценка — самый важный шаг в построении модели машинного обучения. При оценке модели ошибку можно разложить на две составляющие: смещение и дисперсию. Понимание предвзятости и дисперсии важно для изучения концепций переобучения и недообучения.
Итак, что мы подразумеваем под предвзятостью и дисперсией
Смещение — это степень ошибки, обнаруженной в данных..
Как перестать переоснащать свои модели машинного обучения и глубокого обучения
Переобучение в машинном обучении и глубоком обучении - распространенная проблема. Это результат того, что модель не обобщает данные и, как таковая, имеет высокую дисперсию. В этой статье мы рассмотрим несколько распространенных способов уменьшения переобучения.
Мы будем использовать некоторые из наиболее распространенных решений по переобучению, используя sci-kit learn и примеры кода Tensorflow.
Решения высокого уровня для переобучения
Уменьшить сложность модели Регуляризация..
Есть ли в sklearn оценщик, который предотвращает переоснащение?
При проведении машинного обучения важно убедиться, что данные не соответствуют модели. Переобучение — это понятие в науке о данных, которое возникает, когда статистическая модель точно соответствует своим обучающим данным. Когда данные переобучены, алгоритм не может оптимально работать с невидимыми данными, являющимися тестовым набором.
Когда оценщик слишком сложен или слишком долго обучается на наборе данных, в обучающий набор может быть введен шум или нерелевантная информация...
Эффект регуляризации при обучении нейронной сети
в соавторстве с Дэрилом Чангом
Добро пожаловать в еще одну часть нашей серии экспериментов по глубокому обучению, в которых мы проводим эксперименты для оценки общепринятых предположений об обучении нейронных сетей. Наша цель - лучше понять различные варианты дизайна, которые влияют на обучение и оценку модели. Для этого мы придумываем вопросы по каждому варианту дизайна, а затем проводим эксперименты, чтобы ответить на них.
В этой статье мы стремимся лучше понять влияние..
Что, почему и как компромисс между отклонениями и отклонениями
Создание эффективной модели машинного обучения - это поиск правильного баланса между смещением (недостаточной подгонкой) и дисперсией (переобучением), но что такое смещение и дисперсия? Что интуитивно означают смещение и отклонение? Давайте сделаем шаг назад и поймем термины смещения и отклонения на концептуальном уровне, а затем попробуем связать эти концепции с машинным обучением.
Что такое смещение и дисперсия?
Допустим, мы хотим спрогнозировать аренду двухкомнатной квартиры в..
Как предвзятость и дисперсия влияют на модель машинного обучения?
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Как смещение и дисперсия влияют на модель машинного обучения
Поймите эти две темы, которые необходимо знать при построении алгоритма
Каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных. В период с 2016 по 2018 год было создано около 90% всех данных в мире. Огромный объем данных - основная мотивация компаний вкладывать средства в сбор этих данных. Таким образом, эти компании могут преобразовывать эти данные для создания и улучшения новых продуктов. С таким огромным..
Вы действительно заботитесь о переобучении?
Если ваш ответ был «Да, я использовал раннюю остановку», вы можете прочитать это
Вы сидите в баре, полном специалистов по данным, когда вы подслушиваете этот разговор:
- Подождите минуту! Вы позаботились о переобучении?
- Да, раньше я раньше останавливался.
Даже если вы ничего не знаете о машинном обучении, но говорите по-английски, вы сможете сделать два вывода. Во-первых, существует нечто плохое, называемое «переобучением». Во-вторых, с переобучением можно бороться с..
