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 ...
原文：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： Logistic Regression 用的是對數似然代價函數： 對於給定的含m個樣本的數據集，其平均損失稱為 ...
2017-05-20 13:45 0 1384 推薦指數：
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