欠拟合和过拟合
机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。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称为模型的泛化能力。 欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因 ...
原文：欠拟合、过拟合
过拟合 欠拟合以及解决方法 训练误差和泛化误差 在机器学习中，我们将数据分为训练数据 测试数据 或者训练数据 验证数据 测试数据，验证数据也是训练数据的一部分。 训练误差是模型在训练数据集上表现出来的误差，泛化误差 也可称为测试误差 是在测试数据集上表现出来的误差的期望。，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归的交叉熵损失函数。 测试数据集只能在所有超参数和模型参数选定之后使用一次，不 ...
2020-02-15 23:23 0 195 推荐指数：
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