出現過擬合與欠擬合的原因以及解決方案
在學習李宏毅機器學習的課程中，在第二課中遇到了兩個概念：過擬合(overfitting)和欠擬合(underfitting)，老師對於這兩個概念產生的原因以及解決方案沒有提及太多，所以今天就讓我們一起學習一下有關這兩個名詞的概念、如何避免等等。 目錄 1.過擬合(overfitting)和欠 ...
原文：欠擬合和過擬合出現原因及解決方案
機器學習的基本問題是利用模型對數據進行擬合，學習的目的並非是對有限訓練集進行正確預測，而是對未曾在訓練集合出現的樣本能夠正確預測。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就稱為模型的泛化能力，追求這種泛化能力始終是機器學習的目標 過擬合 overfitting 和欠擬合 underfitting 是導致模型泛化能力不高的兩種常見原因，都是模 ...
2019-03-05 14:49 0 5078 推薦指數：
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