機器學習初級篇3——擬合問題與正則化問題的理解

機器學習初級篇3——過擬合問題 擬合與正則化問題的理解 一.幾個基本的概念 1.過擬合：過擬合(overfitting)，也叫高方差(variance)。 2.欠擬合： 欠擬合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。 3.泛化性：泛化是指一個假設模型能夠應用到新樣本的能力。 4.高偏差與高方差 二.過擬合產生的原因 三.過擬合的應對的解決措施 如何處理過擬合？ 1.L1/L2

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