Overfitting機器學習中過度擬合問題

過度擬合：機器從樣本數據中過度的學習了太多的局部特徵，在測試集中會出現識別率低的情況。 1.過度擬合(從知乎上看到的) 　　(1)對於機器來說，在使用學習算法學習數據的特徵的時候，樣本數據的特徵可以分爲局部特徵和全局特徵，全局特徵就是任何你想學習的那個概念所對應的數據都具備的特徵，而局部特徵則是你用來訓練機器的樣本里頭的數據專有的特徵. 　　(2)在學習算法的作用下，機器在學習過程中是無法區別局部

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