2019年2月12日
机器学习的过拟合和欠拟合
摘要： 机器学习中的监督学习是拟合函数$f$，使得对数据进行建模 $$ Y=f(X)+\epsilon $$ 通常，我们只能建模去逼近函数$f$, 即$\hat{f}$,所以预测得到$\hat{Y}$ $$ \hat{Y} = \hat{f}(X)+\epsilon $$ $\epsilon$ 是训练集本身 阅读全文
posted @ 2019-02-12 22:35 xiecl 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑