機器學習總結之——如何防止過擬合

機器學習總結之——如何防止過擬合  通常過擬合由以下三種原因產生：   （1）假設過於複雜（即，假設空間龐大）；   （2）數據集規模太小（即，用於訓練數據過少）；   （3）數據集中存在很多噪音（即，錯誤數據過多）。  過擬合的解決方法通常有：   （1）Early stopping（ 早停）；   （2）data-augmentation（數據集擴增）；   （3）Regularization

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