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【機器學習】關於正則化的一些理解
時間 2021-07-04
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什麼是過擬合問題? 當樣本有許多特徵的時候,假設的模型過於複雜,雖然能完美預測訓練集,但是對位置的樣本集不能做出準確的預測。過度的考慮了與訓練集的匹配,並不具有泛化能力。 (線性迴歸) (邏輯迴歸) 可以看出對於迴歸問題與分類問題,上訴雖然能很好預測訓練集,但是不具有預測訓練集外其他樣本的能力。而且可以看出隨着x的次數約大,模型約複雜,過擬合問題越明顯。 如何處理過擬合問題 1、丟棄一些不能幫助我
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