避免过拟合的基本方法之一是从数据源获得更多数据，当训练数据有限时，可以通过数据增强（data augmentation）变换原有的数据生成新的数据来扩大训练集。即使拥有大量数据，进行数据增强也是有必要 ...

1.什么是过拟合？ 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 具体表现就是最 ...

类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例 ...

从二分类到多分类，实际采用的是拆解法思想：将多分类问题拆分成许多二分类问题，为每一个二分类问题训练一个分类器。测试时，对这些分类器的结果进行集成，得到最终预测结果。 根据拆分策略不同，分为以下三类： ...