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機器學習之模型選擇和評估
時間 2020-12-23
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機器學習的主要挑戰在於在未見過的數據輸入上表現良好,這個能力稱爲泛化能力(generalization)。 首先我們要了解倆個詞過擬合和欠擬合 過擬合和欠擬合 過擬合: 過擬合是指爲了得到一致假設而使假設變得過度嚴格。就是說訓練過度使泛化能力下降。 欠擬合: 模型擬合程度不高,數據距離擬合曲線較遠,或指模型沒有很好地捕捉到數據特徵,不能夠很好地擬合數據。也就是說未能學好訓練樣本的普遍規律。 過擬合
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