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2021年6月14日
欠拟合与过拟合技术总结
摘要: 前言: 机器学习的模式是通过大量的数据喂给一个模型,模型会根据数据不断调整自身参数,最终具备判别这些数据的模式或特征的能力。若模型无法从这些数据中训练出一个很好的效果,则认为它是欠拟合。若模型在训练的时候达到很好的效果,而在未参与训练的数据上测试,效果不好,则认为它是过拟合。 在本文,将介绍欠拟合与
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posted @ 2021-06-14 22:16 CV技术指南(公众号)
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