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 ...
原文：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： Logistic Regression 用的是对数似然代价函数： 对于给定的含m个样本的数据集，其平均损失称为 ...
2017-05-20 13:45 0 1384 推荐指数：
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