2020年5月18日
过拟合与欠拟合
摘要： 机器学习的主要目的是从训练集上学习到数据的真实模型，从而能够在未见过的测试集上面也能够表现良好，这种能力称为泛化能力。 独立同分布假设 训练集和测试集都采样自某个相同的数据分布 p(x)，采样到的样本是相互独立的，但是又来自于相同的分布 过拟合（Overfitting） 当模型的容量过大时，网络模型 阅读全文
posted @ 2020-05-18 10:51 -费费 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑