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小夏722
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2021年1月26日
机器学习知识总结——过拟合和欠拟合
摘要: 过拟合(overfitting) 什么是过拟合? 所谓过拟合就是指在验证集和训练集上表现很好,但是在测试集上表现很差,也就是说泛化能力差。一般表现为: 高方差,低偏差 过拟合的原因 训练样本选取有误、样本标签错误等 样本噪声干扰过大 模型过于复杂 对于神经网络来说: 学习迭代次数太多 如何防止/解决
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posted @ 2021-01-26 09:11 xiaoxia0722
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