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模型的過擬合與欠擬合
時間 2020-12-30
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機器學習
人工智能
過擬合
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樣本數據集:樣本數據集總是表現爲數據的內在規律(如:y=f(x))與隨機噪聲共同作用的結果。 訓練集:訓練集是用於訓練模型的樣本數據集合。我們總是希望通過訓練集,找到真實數據的內在規律,同時又希望避開訓練集數據的隨機噪聲對模型產生的影響。 泛化能力:模型通常由訓練集數據訓練獲得,但我們希望的是模型在測試集上有較好的表現,也就是希望模型能夠對其他訓練集以外 的樣本的目標值做出正確的預測和判斷,這種能
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