2019年6月10日
机器学习之过拟合与欠拟合以及偏差-方差分解
摘要： 1、过拟合 所谓过拟合就是：把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致训练出的模型其泛化能力降低，这就是过拟合。 如何解决？ 1）Early stopping Early stopping便是一种通过提前截断迭代次数来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前 阅读全文
posted @ 2019-06-10 22:35 喂你在哪 阅读(836) 评论(0) 推荐(0) 编辑