出现过拟合与欠拟合的原因以及解决方案
在学习李宏毅机器学习的课程中，在第二课中遇到了两个概念：过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)，老师对于这两个概念产生的原因以及解决方案没有提及太多，所以今天就让我们一起学习一下有关这两个名词的概念、如何避免等等。 目录 1.过拟合(overfitting)和欠 ...
原文：欠拟合和过拟合出现原因及解决方案
机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器学习的目标 过拟合 overfitting 和欠拟合 underfitting 是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模 ...
2019-03-05 14:49 0 5078 推荐指数：
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