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機器學習的防止過擬合方法
時間 2020-12-24
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過擬合 我們都知道,在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候,因爲在統計學習中,假設數據滿足獨立同分布(i.i.d,independently and identically distributed),即當前已產生的數據可以對未來的數據進行推測與模擬,因此都是使用歷史數據建立模型,即使用已經產生的數據去訓練,然後使用該模型去擬合未來的數據。但是一般獨立同分布的假設往往不成立,即數據的分佈可能會
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