吳恩達機器學習課程 | 03 過擬合

在學習算法通過訓練集學習模型的過程中，可能會發生「過度學習」的情況。比如要訓練一個識別樹葉的模型，已有的訓練集中的樹葉都是鋸齒狀的樹葉，如果過度學習這個訓練集，最終得出來的模型就會以爲樹葉必須有鋸齒，於是會把沒有鋸齒的樹葉判斷爲不是樹葉。這種問題稱爲過擬合 overfitting問題。 那麼怎麼解決過擬合問題？ 有至少兩種方法可以緩解這個問題，第一種方法是減少特徵的數量，但一般來說特徵的減少會造成

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