《推薦系統實踐》標註

本文爲在閱讀《推薦系統實踐》過程中所做的標註與理解參考： 1. 用戶行爲數據總結 P36 2. 過擬合 p42 所謂過擬合（over-fitting）其實就是所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證數據集以及測試數據集中表現不佳。打個比喻就是當我需要建立好一個模型之後，比如是識別一隻狗狗的模型，我需要對這個模型進行訓練。恰好，我訓練樣本中的所有訓練圖片都是二哈，那

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