震驚!2019年都快結束了你還不會過擬合????

過擬合是機器學習過程中的一種現象 什麼是過擬合 爲了得到一致假設而使假設變得過度嚴格稱爲過擬合。 過擬合的定義 給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h’屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h’小，但在整個實例分佈上h’比h的錯誤率小，那麼就說假設h過度擬合訓練數據 過擬合是什麼原因造成的呢? （1）建模樣本選取有誤，如樣本數量太少，選樣方法錯誤，樣本標籤錯誤等，導致選取的樣本數

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