欠擬合、過擬合及解決方法
。 解決方法： 1、添加其它的特征項，有時候模型欠擬合是數據的特征項不夠造成的，可以添加其 ...
原文：欠擬合、過擬合及其解決方法
在我們機器學習或者訓練深度神經網絡的時候經常會出現欠擬合和過擬合這兩個問題，但是，一開始我們的模型往往是欠擬合的，也正是因為如此才有了優化的空間，我們需要不斷的調整算法來使得模型的表達能拿更強。但是優化到了一定程度就需要解決過擬合的問題了，這個問題也在學術界討論的比較多。 之前搜了很多有的博客，講的都不太全，因此我重新整理總結了一遍，同時加入了自己的理解，方便自己和后來人查閱 首先就是我們在進行 ...
2018-01-17 14:14 0 8348 推薦指數：
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作者：我執 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/271727854 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 有哪些原因會導致過擬合？ 數據層面 訓練集和測試集的數據分布不一致 ...