過擬合

index： - 機器學習中過擬合的概念 - 抑制過擬合的方法 過擬合 過擬合：模型過於複雜，在訓練集上面的擬合效果非常好 甚至可以達到損失爲0  但是在測試集的擬合效果很不好 欠擬合： 模型過於簡單 在訓練集和測試集的擬合的效果都不好 例： sin曲線擬合  數據產生模型是由sin函數和噪聲組成的。 這個隨機生成的噪聲滿足正太分佈 均值爲0  方差：0.003的平方 使用模型生成10個數據點 綠

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