過擬合解決方法總結（不斷更新）

    因爲解決過擬合的方法很多，有些方法每次用到的時候都需要百度，因此發個文，將以後用到的緩解過擬合方法總結在這裏。（不斷更新） 1.交叉驗證 參考地址 將原始數據分成K組（一般是均分），將每個子集數據分別做一次驗證集，其餘的K-1組子集數據作爲訓練集，這樣會得到K個模型，用這K個模型最終的驗證集的分類準確率的平均數作爲此K-CV下分類器的性能指標。K一般大於等於2，實際操作時一般從3開始取，只

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