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斯坦福機器學習筆記-欠擬合和過擬合
時間 2020-12-30
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欠擬合和過擬合 問題 在上一節中,我們利用多項式迴歸獲得更加準確的擬合曲線,實現了對訓練數據更好的擬合。然而,我們也發現,過渡地對訓練數據擬合也會丟失信息規律。首先,引出兩個概念: 欠擬合(underfitting):擬合程度不高,數據距離擬合曲線較遠,如下左圖所示。 過擬合(overfitting):過度擬合,貌似擬合幾乎每一個數據,但是丟失了信息規律,如下右圖所示,房價隨着房屋面積的增加反而降
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