機器學習知識點記錄

立此貼記錄機器學習的知識點，供優化調試時候開個思路 深度學習如何防止過擬合？ 過擬合：在模型參數擬合過程種，由於訓練數據包含抽樣誤差，訓練時複雜的模型將抽樣誤差也考慮在內進行了較好的擬合。具體表現爲訓練集上效果很好，但是在測試集上效果差，模型泛化能力弱。 產生的原因： （1）在進行模型訓練時，訓練數據不夠，即訓練數據無法對整個數據的分佈進行估計 （2）權值學習迭代次數足夠多，擬合了訓練數據中的噪聲

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