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時間 2020-12-30
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過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合和欠擬合 欠擬合(underfitting):模型無法得到較低的訓練誤差。 過擬合(overfitting:模型的訓練誤差遠小於它在測試數據集上的誤差。 訓練誤差與泛化誤差 訓練誤差(training error):指模型在訓練數據集上表現出的誤差。 泛化誤差(generalization error):指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望,並常常通過
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