防止過擬合的方法

防止過擬合的方法 本文簡單描述防止過擬合的方法。 過擬合（over-fitting）通俗的來講它是指模型將訓練數據集中的採樣誤差，作爲數據之間的差異進行擬合，從而導致模型在訓練數據集中的訓練誤差很低，而在測試數據集中的測試誤差很高（或者說泛化誤差高）。產生過擬合問題的原因大體有兩個：訓練樣本太少或者模型太複雜。 不知道大家有沒有考慮過一個問題：爲什麼機器學習或者深度學習的一些方法會存在過擬合問題，

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