2023年1月14日
机器学习基本概念总结
摘要： 机器学习基本概念总结 模型容量是指模型拟合各种函数的能力，决定了模型是欠拟合还是过拟合。 欠拟合就是指模型的训练误差过大，即偏差过大，表现为模型不够”准“，优化算法目的在于解决欠拟合问题。 过拟合就是指训练误差和测试误差间距过大，即方差过大，表现为模型不够”稳“，正则化目的在于解决过拟合问题。 机器学习模型的目的是解决欠拟合和过拟合的问题，这也是机器学习算法的两个挑战。 阅读全文
posted @ 2023-01-14 13:26 嵌入式视觉 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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