過擬合（原因、解決方案、原理）

1.定義 標準定義：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h’屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h’小，但在整個實例分佈上h’比h的錯誤率小，那麼就說假設h過度擬合訓練數據。 —-《Machine Learning》Tom M.Mitchell 2.出現過擬合的一些原因 （1）建模樣本抽取錯誤，包括（但不限於）樣本數量太少，抽樣方法錯誤，抽樣時沒有足夠正確考慮業務場景或業務特點

>>阅读原文<<