大白話解釋模型產生過擬合的緣由

1、過擬合的概念？機器學習 首先咱們來解釋一下過擬合的概念？函數 過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表現很好，可是在測試集上表現較差的一種現象！下圖給出例子：學習 咱們將上圖第三個模型解釋爲出現了過擬合現象，過分的擬合了訓練數據，而沒有考慮到泛化能力。在訓練集上的準確率和在開發集上的準確率畫在一個圖上以下：測試 從圖中咱們可以看出，模型在訓練集上表現很好，可是在交叉驗證集上表現先好後差。這也正是過

>>阅读原文<<