怎麼解決過擬合與欠擬合

一.過擬合 在訓練數據不夠多時，或者over-training時，常常會致使over-fitting（過擬合）。其直觀的表現以下圖所所示。python 隨着訓練過程的進行，模型複雜度，在training data上的error漸漸減少。但是在驗證集上的error卻反而漸漸增大——因爲訓練出來的網絡過擬合了訓練集，對訓練集之外的數據卻不work。算法 在機器學習算法中，咱們常常將原始數據集分爲三部分

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