机器学习的模型泛化
机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...
原文：机器学习-过拟合与增强模型的泛化能力
过拟合是什么呢 过拟合简单来说就是模型是由训练数据集得来的，得到的模型只针对训练集有更好的预测效果，对于未知的数据集预测效果很差。这其实是由于训练过程中，模型过于偏向于训练数据集，导致模型对训练数据集的拟合效果很好，导致模型失去了泛化能力。 模型的泛化能力即指模型对于未知数据的预测能力。往往我们都希望我们的模型泛化能力强，这样才能真正的具有应用于实际的可靠性。 那么对于过拟合我们应该采取什么方法 ...
2020-02-08 22:39 1 705 推荐指数：
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