防止過擬合的方法

防止過擬合的方法 本文簡單描述防止過擬合的方法。 過擬合（over-fitting）通俗的來說它是指模型將訓練數據集中的採樣偏差，做爲數據之間的差別進行擬合，從而致使模型在訓練數據集中的訓練偏差很低，而在測試數據集中的測試偏差很高（或者說泛化偏差高）。產生過擬合問題的緣由大致有兩個：訓練樣本太少或者模型太複雜。 不知道你們有沒有考慮過一個問題：爲何機器學習或者深度學習的一些方法會存在過擬合問題，而

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