機器學習+過擬合和欠擬合+方差和偏差

一、什麼是過擬合？（高方差）+爲什麼會產生過擬合？+怎麼解決過擬合？ 1.過擬合：就是訓練時的結果很好，但是在預測時結果不好的情況。 2.產生過擬合的原因： （1)   模型的複雜度太高。比如：網絡太深， （2）過多的變量（特徵） （3）訓練數據非常少。 3.如何解決過擬合？ 避免過擬合的方法有很多：（1）儘量減少特徵的數量、（2）early stopping、（3）數據集擴增、（4）dropou

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