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2022年5月10日
【机器学习】关于PCA不能用于过拟合的思考
摘要： 关于 PCA 不能用于处理过拟合的思考 为什么会出现过拟合？ 所谓的过拟合，就是模型在训练集上表现优异，但是其泛化能力差，在测试集以及实际环境中表现不好。 之所以出现过拟合，就是在训练模型的时候，掺杂了一些与目标相关性较弱的特征，这些特征扭曲了模型的参数，如果模型过分依赖这些特征，那么在实际环境中， 阅读全文
posted @ 2022-05-10 09:13 杨谖之 阅读(201) 评论(0) 推荐(0) 编辑