過擬合及預防

過擬合可能是機器學習中最煩人的問題。下面我們就談談什麼是過擬合？怎麼發現過擬合？以及防止出現過擬合 文章轉自知乎：https://www.zhihu.com/question/59201590 什麼是過擬合？ 過擬合指的是模型在訓練集上表現的很好，但是在交叉驗證集合，測試集上表現一般，也就是說模型對未知樣本的預測表現一般，泛化（generalization）能力較差。 這就好比你在做數學題的時候，

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