機器學習的模型泛化
機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差：模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對，比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測，算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...
原文：機器學習-過擬合與增強模型的泛化能力
過擬合是什么呢 過擬合簡單來說就是模型是由訓練數據集得來的，得到的模型只針對訓練集有更好的預測效果，對於未知的數據集預測效果很差。這其實是由於訓練過程中，模型過於偏向於訓練數據集，導致模型對訓練數據集的擬合效果很好，導致模型失去了泛化能力。 模型的泛化能力即指模型對於未知數據的預測能力。往往我們都希望我們的模型泛化能力強，這樣才能真正的具有應用於實際的可靠性。 那么對於過擬合我們應該采取什么方法 ...
2020-02-08 22:39 1 705 推薦指數：
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