擬合、欠擬合與過擬合

什麼是擬合、適度擬合、欠擬合、過擬合 每種機器學習模型都有自己的假設和參數。雖然樸素貝葉斯和決策樹都屬於分類算法，但是他們的假設是不一樣的，樸素貝葉斯假設變量之間是獨立的，決策樹的假設是集合之間的純淨度或混亂程度。參數就是根據假設和訓練樣本推導出來的數據，樸素貝葉斯的參數就是先驗概率和條件概率，決策樹的參數就是各個節點以及節點上的決策條件。 我們平時接觸了很多監督機器模型，都會提到訓練一個模型，更

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