机器学习过拟合的原因和解决办法

一、什么是过拟合 1、泛化能力差      低 Ein，高Eout。 2、泛化能力差和过拟合      泛化能力差：(E_out−E_in) 很大 过拟合：E_in↓，E_out↑ 欠拟合：E_in↑，E_out↓ 3、过拟合的原因      ①使用过多的d_vc  （即使用的模型的复杂度过高）      ②噪声      ③数据有限 二、噪声和数据集尺寸的角色 复杂度越高的模型，当数据量越小，N

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