機器學習基礎概念——過擬合和欠擬合

歡迎關注，敬請點贊！ 機器學習基礎概念——過擬合和欠擬合 1. 基本概念 1.1 偏差和方差 2. 欠擬合和過擬合 2.1 學習曲線 2.2 複雜程度曲線 2.3 支持向量機的過擬合和欠擬合 2.4 KNN迴歸的過擬合和欠擬合 3. 如何解決欠擬合和過擬合 3.1 解決欠擬合 3.2 解決過擬合 文章轉載自：欠擬合、過擬合、偏差、方差 1. 基本概念 偏差：偏差度量了學習算法的期望預測與真實結果的

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