机器学习算法中的过拟合与欠拟合
在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据。 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f)，此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域。 从训练数据中学习 ...
原文：机器学习中数据量多少与模型过拟合欠拟合之间的关系
参考链接：https: blog.csdn.net insular island article details 从模型方面考虑。举例说明：本身问题是二次的，用线性模型处理问题就是欠拟合，用三次及更高次处理问题就是过拟合。但是这里未考虑数据量的多少，只是针对本身模型阶次的考虑。而且现实问题，越强大的模型是很难确定模型复杂度的。 处理相同的问题时，在数据量多的情况，可以用相对复杂的模型处理问题，在数 ...
2019-03-23 10:49 0 2410 推荐指数：
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