Overfitting机器学习中过度拟合问题
过度拟合：机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。 1.过度拟合(从知乎上看到的) (1)对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，全局特征就是任何你想学习的那个概念所对应的数据都具备的特征，而局部特征则是你用来训练机器的样本里头的数据专有的特征. (2)在学习算法的作用下，机器在学习过程中是无法区别局部
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