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機器學習中的過擬合與解決辦法
時間 2021-01-02
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什麼是過擬合 對於機器學習項目而言,過擬合(overfitting)這個問題一般都會遇到。什麼是過擬合呢? 維基百科: 在統計學中,過擬合現象是指在擬合一個統計模型時,使用過多參數。對比於可獲取的數據總量來說,一個荒謬的模型只要足夠複雜,是可以完美地適應數據。過擬合一般可以視爲違反奧卡姆剃刀原則。當可選擇的參數的自由度超過數據所包含信息內容時,這會導致最後(擬合後)模型使用任意的參數,這會減少或破
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