过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练 ...
原文：过度拟合现象的解决方案
.定义 标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h 属于H,使得在训练样例上h的错误率比h 小，但在整个实例分布上h 比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 Machine Learning Tom M.Mitchell .出现过拟合的一些原因 建模样本抽取错误，包括 但不限于 样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，等等导致抽出 ...
2016-10-28 16:38 0 4176 推荐指数：
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