Публикации по теме 'overfitting'
Руководство для начинающих по машинному обучению: ключевые принципы, которые вам нужно знать
Добро пожаловать в невероятный мир машинного обучения, где данные преобразуют отрасли так, как мы не могли себе представить всего несколько лет назад.
«Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования». — Сэмюэл, Артур (1959).
Возьмем, к примеру, финансовый сектор, где системы обнаружения мошенничества неустанно сортируют миллионы транзакций, экономя миллиарды за счет выявления нарушений. Представьте себе..
8 простых методов предотвращения переобучения
Переобучение происходит, когда модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо обобщается на невидимые данные. Переобучение - очень распространенная проблема в машинном обучении, и существует обширная литература, посвященная изучению методов предотвращения переобучения. Далее я опишу восемь простых подходов к уменьшению переобучения путем внесения только одного изменения в данные, модель или алгоритм обучения в каждом подходе.
Оглавление
1. Удержание 2. Перекрестная..
ML / Bias-Variance, Overfitting-Underfitting
Компромисс смещения и дисперсии
В этой части статьи, целью которой является эта статья, будут рассмотрены предвзятость и дисперсия в машинном обучении. Смещение — это систематическая ошибка, возникающая в модели машинного обучения из-за неверных предположений в процессе машинного обучения. Мы можем определить предвзятость как ошибку между средней моделью и истинной правдой. Это относится к тому, насколько хорошо модель соответствует набору обучающих данных.
С другой стороны, дисперсия..
Методы контроля недообучения и переобучения
«Один размер не подходит всем». Это верно в науке о данных. Каждые данные, каждая проблема требуют некоторой адаптации решений. Это несоответствие вызвано двумя очень распространенными проблемами: недообучение и переоснащение .
Мой друг привел очень интересную аналогию, чтобы понять это,
Недостаточно — неподготовленность к экзамену.
Переобучение — зубрежка перед экзаменом.
Если студент зубрит вопросы, он напишет неправильный ответ на экзамене, если в вопросе будет небольшое..
Линейная регрессия (часть 2)
В Части 1 мы поняли, как работает алгоритм линейной регрессии и как он может предсказывать целевые значения, понимая текущие и предыдущие данные. В этой части мы поймем, как оценивать прогнозы, предсказанные моделью, и поймем, что такое компромиссы смещения и дисперсии и как работает полиномиальная регрессия.
Оценка результатов, предсказанных моделью линейной регрессии.
Прежде чем мы перейдем к обсуждению, сначала нам нужно понять, что такое ошибка.
Ошибка
В общем, ошибка —..
Понимание переобучения и недостаточного оснащения в машинном обучении
Переоснащение и недостаточное оснащение — это две проблемы, с которыми часто сталкиваются ученые, работающие с данными, и разработчики моделей в области машинного обучения. Эти фразы объясняют связь модели с обучающими данными и ее адаптируемость к совершенно новым, непроверенным данным. Чтобы модели успешно справлялись с реальными задачами, необходимо учитывать переобучение и недостаточное оснащение.
Переобучение:
Когда модель слишком тщательно изучает обучающие данные, она..
Ранняя остановка во избежание переобучения нейронной сети - Керас
Проблема с обучением нейронных сетей заключается в выборе количества используемых эпох обучения. Слишком много эпох может привести к переобучению обучающего набора данных, а слишком малое - к неполноценной модели.
Ранняя остановка - это метод, который позволяет указать произвольно большое количество эпох обучения и остановить обучение, как только производительность модели перестанет улучшаться в наборе данных проверки.
Для этого требуется, чтобы разделение проверки было предоставлено..
