【人工智能学习】【七】过拟合、欠拟合及其解决方案

训练误差与泛化误差 简单的说训练误差是模型在训练集上的误差，泛化误差是指模型在测试集上的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。两种误差的计算可以通过【人工智能学习】【一】线性回归中提到的二次误差损失函数，【人工智能学习】【二】Softmax与分类模型中提到的交叉熵损失函数来计算。还有其他的损失函数，篇幅有限不再介绍。机器学习中常用的损失函数你知多少？ 机器学习模型应关注降低泛化误差。 模

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