Machine Learning — 關於過度擬合（Overfitting）
機器學習是在模型空間中選擇最優模型的過程，所謂最優模型，及可以很好地擬合已有數據集，並且正確預測未知數據。 那么如何評價一個模型的優劣的，用代價函數（Cost function）來度量預測錯誤的程度。代價函數有很多中，在Ng的視頻中，Linear Regression用的是平方代價函數 ...
原文：overfitting(過度擬合)的概念(轉)
overfitting 過度擬合 的概念 最近幾天在看模式識別方面的資料，多次遇到 overfitting 這個概念，最終覺得以下解釋比較容易接受，就拿出來分享下。 overfittingt是這樣一種現象：一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合，但是在訓練數據外的數據集上卻不能很好的擬合數據。此時我們就叫這個假設出現了overfitting的現象。出現這種現象的主要原因是訓練數據中存在 ...
2014-10-16 15:25 0 6336 推薦指數：
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轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解局部加權(線性)回歸。在講解局部加權線性回歸之前，先講解兩個概念：欠擬合、過擬合，由此引出局部加權線性回歸算法。 欠擬合、過擬合 如下圖中三個擬合模型 ...