高偏差或方差？ - SVM 和奇怪的学习曲线
High bias or variance? - SVM and weired learning curves
我从未见过这样的学习曲线。我是对的，发生了巨大的过度拟合吗？该模型越来越适合训练数据，而它对测试数据的泛化能力越来越差。
通常当方差很大时，就像这里一样，更多的例子应该会有所帮助。在这种情况下，我怀疑他们不会。这是为什么？为什么在 literature/tutorials 中不容易找到这样的学习曲线示例？
你必须记住，SVM 是非参数模型，因此更多的样本不一定要减少方差。参数化模型（如神经网络）可以或多或少地保证方差的减少，但 SVM 不是其中之一 - 更多样本不仅意味着更好的训练数据，而且 更复杂的模型 。您的学习曲线是 SVM 过度拟合的典型示例，这种情况在 RBF 内核中经常发生。
我从未见过这样的学习曲线。我是对的，发生了巨大的过度拟合吗？该模型越来越适合训练数据，而它对测试数据的泛化能力越来越差。
通常当方差很大时，就像这里一样，更多的例子应该会有所帮助。在这种情况下，我怀疑他们不会。这是为什么？为什么在 literature/tutorials 中不容易找到这样的学习曲线示例？
你必须记住，SVM 是非参数模型，因此更多的样本不一定要减少方差。参数化模型（如神经网络）可以或多或少地保证方差的减少，但 SVM 不是其中之一 - 更多样本不仅意味着更好的训练数据，而且 更复杂的模型 。您的学习曲线是 SVM 过度拟合的典型示例，这种情况在 RBF 内核中经常发生。