2019年3月12日
过拟合与欠拟合 之原因和解决方法
摘要： [TOC] 1、基本介绍 过拟合：指为了得到一致性假设而使假设变得过度严格。在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 当训练数据不够多时，者over training时，经常会导致over fitting（过拟合），如下图所示： 阅读全文
posted @ 2019-03-12 12:19 hugechuanqi 阅读(5625) 评论(0) 推荐(0) 编辑