機器學習中過擬合問題

機器學習中的過擬合問題及解決方法 1過擬合問題 我們都知道，在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候，假設數據滿足獨立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即當前已產生的數據可以對未來的數據進行推測與模擬，因此都是使用歷史數據建立模型，即使用已經產生的數據去訓練，然後使用該模型去擬合未來的數據。但是一般獨立同分布的假設往往不成立，

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