Machine Learning — 关于过度拟合（Overfitting）
机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。 那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Cost function）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在Ng的视频中，Linear Regression用的是平方代价函数 ...
原文：overfitting(过度拟合)的概念(转)
overfitting 过度拟合 的概念 最近几天在看模式识别方面的资料，多次遇到 overfitting 这个概念，最终觉得以下解释比较容易接受，就拿出来分享下。 overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在 ...
2014-10-16 15:25 0 6336 推荐指数：
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转载请注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解局部加权(线性)回归。在讲解局部加权线性回归之前，先讲解两个概念：欠拟合、过拟合，由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合、过拟合 如下图中三个拟合模型 ...