今天給各位分享大數(shù)據(jù)中的過(guò)擬合的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析過(guò)擬合進(jìn)行解釋?zhuān)绻芘銮山鉀Q你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開(kāi)始吧！

本文目錄一覽：

• 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合的處理方法
• 2、機(jī)器學(xué)習(xí)中用來(lái)防止過(guò)擬合的方法有哪些?
• 3、大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法與小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相比
• 4、谷歌流感預(yù)測(cè)為何會(huì)出現(xiàn)偏差
• 5、判斷模型是否過(guò)擬合、欠擬合、數(shù)據(jù)問(wèn)題?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合的處理方法

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)擬合問(wèn)題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常見(jiàn)的問(wèn)題之一。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，可以采取許多方法來(lái)解決，例如使用L1正則化和dropout方法。這兩種方法都可以用于控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，防止過(guò)擬合。

2、增大數(shù)據(jù)量 2early stoping 通過(guò)在模型的訓(xùn)練的過(guò)程中同時(shí)通過(guò)驗(yàn)證集測(cè)試模型的準(zhǔn)確率，如果模型在測(cè)試集上效果上升但是驗(yàn)證集上的效果下降就停止訓(xùn)練，防止過(guò)擬合。

3、采用更復(fù)雜的模型：如果簡(jiǎn)單的模型無(wú)法泛化到新的數(shù)據(jù)，那么可以嘗試使用更復(fù)雜的模型。例如，如果使用線性回歸模型，可以嘗試使用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等更復(fù)雜的模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)中用來(lái)防止過(guò)擬合的方法有哪些?

1、類(lèi)似的方法對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言有Random Dropout，訓(xùn)練的過(guò)程中每次都隨機(jī)遮蔽一些神經(jīng)元（比如用Binomial隨機(jī)出1或者0 ，概率為p），保證實(shí)際測(cè)試的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)的輸出類(lèi)似于訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)遮蔽過(guò)后的不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均。

2、一般有以下方法：從數(shù)據(jù)源頭采集更多數(shù)據(jù)；復(fù)制原有數(shù)據(jù)并加上隨機(jī)噪聲；重采樣；根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)集估計(jì)數(shù)據(jù)分布參數(shù)，使用該分布產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)等。

3、總的來(lái)說(shuō)，dropout是一種有效的防止過(guò)擬合的方法，它可以使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更魯棒的特征，并提高網(wǎng)絡(luò)的稀疏性。雖然它有一些缺點(diǎn)，但是通過(guò)適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化，我們可以充分利用dropout的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)最小化其缺點(diǎn)。

4、具體來(lái)說(shuō)，dropout 通過(guò)以下方式防止過(guò)擬合： 減少神經(jīng)元之間的相互依賴(lài)：由于每次迭代都會(huì)隨機(jī)丟棄一些神經(jīng)元，所以網(wǎng)絡(luò)不能過(guò)度依賴(lài)任何一個(gè)特定的神經(jīng)元。這使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更獨(dú)立、更魯棒的特征表示。

5、一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)集較小、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較大、學(xué)習(xí)率較高的情況下，使用dropout可以緩解過(guò)擬合現(xiàn)象，提高模型的性能。

大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法與小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相比

大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效，體現(xiàn)了哪種大數(shù)據(jù)思維方式：（以數(shù)據(jù)為中心）。數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)（data）是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的的原始素材。

”大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同。”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。

”大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同。”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。

又如word語(yǔ)法檢查，小數(shù)據(jù)下表現(xiàn)最好的算法在大數(shù)據(jù)下準(zhǔn)確率卻最差。混雜的大數(shù)據(jù)能創(chuàng)造比精確的小數(shù)據(jù)更好的結(jié)果！ 小數(shù)據(jù)模式下，小的錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致極大的偏差，因此要求精確。

數(shù)據(jù)規(guī)模：大數(shù)據(jù)通常指的是海量的數(shù)據(jù)，無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行處理。小數(shù)據(jù)則指的是數(shù)據(jù)規(guī)模相對(duì)較小的數(shù)據(jù)，可以使用常規(guī)軟件工具進(jìn)行處理。

谷歌流感預(yù)測(cè)為何會(huì)出現(xiàn)偏差

1、Google流感趨勢(shì)是Google于2008年推出的一款預(yù)測(cè)流感的產(chǎn)品。Google認(rèn)為，某些搜索字詞有助于了解流感疫情。Google流感趨勢(shì)會(huì)根據(jù)匯總的Google搜索數(shù)據(jù)，近乎實(shí)時(shí)地對(duì)全球當(dāng)前的流感疫情進(jìn)行估測(cè)。

2、谷歌搜索引擎的算法并非一成不變的，谷歌對(duì)算法會(huì)進(jìn)行不斷地調(diào)整和改進(jìn)。而搜索引擎算法的改變和用戶(hù)的搜索行為會(huì)影響GFT的預(yù)測(cè)結(jié)果，比如媒體對(duì)于流感流行的報(bào)道會(huì)增加與流感相關(guān)的詞匯的搜索次數(shù)，進(jìn)而影響GFT的預(yù)測(cè)。

3、果忽略了一些我們以前所熟知的統(tǒng)計(jì)學(xué)中的教訓(xùn)，大數(shù)據(jù)可能注定會(huì) 讓我們失望。Spiegelhalter 教授曾說(shuō)到：“大數(shù)據(jù)中有大量的小數(shù)據(jù)問(wèn)題 這些問(wèn)題不會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的增大而消失，它們只會(huì)更加突出。

判斷模型是否過(guò)擬合、欠擬合、數(shù)據(jù)問(wèn)題?

1、模型的狀態(tài)分為過(guò)擬合和欠擬合 過(guò)擬合(overfitting/high variance) 高波動(dòng)性 欠擬合(underfitting/high bias) 高偏差 比如給出一些樣本點(diǎn)，需要在上面畫(huà)畫(huà)，第一張圖毫無(wú)規(guī)律可尋，稱(chēng)為欠擬合。

2、模型參數(shù)數(shù)量過(guò)多：模型參數(shù)過(guò)多可能導(dǎo)致模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度擬合，尤其是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在噪聲或異常值的情況下。 驗(yàn)證集和測(cè)試集的混淆：模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上的表現(xiàn)較差。

3、和過(guò)擬合相反的一個(gè)概念是欠擬合（Underfitting），即模型不能很好地?cái)M合 訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在訓(xùn)練集的錯(cuò)誤率比較高。欠擬合一般是由于模型能力不足造成的。 下圖給出了欠擬合和過(guò)擬合的示例。

4、欠擬合是指模型沒(méi)有能夠很好的學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)特征，不能很好地?cái)M合數(shù)據(jù)，表現(xiàn)為預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之前存在較大的偏差。

關(guān)于大數(shù)據(jù)中的過(guò)擬合和數(shù)據(jù)分析過(guò)擬合的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。