過擬合、正則化點點滴滴

過擬合、正則化點點滴滴 文檔可下載 1. 判斷方法 過擬合（Over-fitting），模型在訓練樣本表現的過於優越，在驗證集和測試集表現不佳。出現這種現象的原因是訓練數據中存在噪音或者訓練數據太少。 過擬合問題，特徵維度（或參數）過多，導致擬合的函數完美的經過訓練集，但是對新數據的預測結果較差。 2.產生的原因 造成過擬合的原因可以歸結爲：參數過多  或  樣本過少 常見的原因： 訓練樣本數據量

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