(180909)泛化及解決模型過擬合問題---Google機器學習速成課程筆記

泛化 (Generalization) 是什麼 先解釋什麼是泛化。Generalization，一般化，泛化。就是把訓練所得模型應用於新的樣本數據進行預測的過程。 在模型的訓練過程中，存在一種現象：模型與訓練樣本數據過於符合(匹配)，但未必對於新的數據也有非常OJBK的預測性。這種現象稱爲 過擬合 過擬合 定義像上文所介紹的一樣。課程中提到了垃圾郵件分類，和果樹好壞分類的案例 如圖所示，分類所示的

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