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過擬合和解決辦法
時間 2021-01-02
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過擬合
欠擬合
模型選擇
模型複雜度
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在我們訓練模型的時候經常會遇到過擬合和欠擬合的問題。我們的模型一開始是欠擬合的,正因爲如此,纔會有優化的空間,需要不斷的調整算法來使得模型的表達能力更強。但是優化到一定程度,就需要解決過擬合問題了。 1、過擬合:學習時選擇的模型包含的參數過多,以致於出現這一模型對已知數據預測得很好,對未知數據預測得很差的現象。 圖1.2給出了用多項式去擬合圖中的數據點,M是多項式最高次數,圖
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