林軒田機器學習基石課程個人筆記-第十三講

上一講學習瞭如何利用線性轉換將非線性的問題轉換成爲另一個域中的線性問題進行求解。但是這樣做會導致模型的複雜度上升，帶來的一個很直接的結果就是可能會出現過擬合現象 這一講學習過擬合是如何出現的以及如何處理過擬合問題 經過其他課程的學習，對於過擬合的相關內容已經有了一定的瞭解，再通過這門課加深下印象。我們知道如果模型出現了過擬合，那麼模型在訓練數據上表現會非常好，但是在未知數據上就會表現得很差，這顯然

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