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關於過擬合(overfitting)與正則(regularization)的筆記
時間 2020-12-24
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模型訓練不夠會出現欠擬合(underfitting),訓練太完美又會過擬合(overfitting)。無論是哪一種,都不是我們想要的結果。 (圖引用自臺大林軒田老師《機器學習基石》課件第13章) 解決過擬合的方法之一是正則化。周志華老師的《機器學習》中寫道:「正則化可理解爲一種‘罰函數法’,即對不希望得到的結果施以懲罰,從而使得優化過程趨向於希望目標。從貝葉斯的角度來看,正則化項可認爲是提供了模型
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