轉自 ：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73598857 學習曲線是什么？ 學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的准確率，可以看到模型在新數據上的表現，進而來判斷模型是否方差偏高或偏差過高 ...

[模型優化]模型欠擬合及過擬合判斷、優化方法 一、模型欠擬合及過擬合簡介 模型應用時發現效果不理想，有多種優化方法，包含： 添加新特征 增加模型復雜度 ...

什么是欠擬合 訓練樣本被提取的特征比較少，導致訓練出來的模型不能很好地匹配，表現得很差，甚至樣本本身都無法高效的識別 什么是過擬合 所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。過擬合就是學到了很多沒必要的特征，遇到了新樣本這些錯誤 ...

過擬合和欠擬合是在網絡訓練中常常碰到的問題 過擬合（overfit）：訓練誤差小，但是對於測試集上的誤差很大。可能模型過於復雜，訓練中只”記住”了訓練樣本，然而其泛化誤差卻很高。 欠擬合（underfit）：訓練誤差很大，無法找到合適的函數描述數據集 下面介紹這兩種情況下 ...

1.欠擬合(underfitting)與過擬合(overfitting) 在機器學習中，我們的主要思想是通過對數據集的學習來生成我們的假設模型。在對數據集進行擬合的過程中，我們可能會遇到欠擬合和過擬合的問題。以身高預測的例子為例，這里給出7-18歲男生的身高標准（數據來源：7 歲～18 歲兒童 ...

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠擬合和過擬合 先看三張圖片，這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數和訓練集的關系 第一張圖片擬合的函數和訓練集誤差較大，我們稱這種情況為 欠擬合 第二張 ...

　　機器學習是利用模型在訓練集中進行學習，在測試集中對樣本進行預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力稱為模型的泛化能力。 　　欠擬合(underfitting)和過擬合(overfitting)是模型泛化能力不高的兩種常見原因 ...

過擬合、欠擬合以及解決方法 訓練誤差和泛化誤差 在機器學習中，我們將數據分為訓練數據、測試數據（或者訓練數據、驗證數據、測試數據，驗證數據也是訓練數據的一部分。）訓練誤差是模型在訓練數據集上表現出來的誤差，泛化誤差（也可稱為測試誤差）是在測試數據集上表現出來的誤差的期望。，例如線性回歸用到 ...