过拟合缘由与解决方法

过拟合的缘由：函数 1. 数据有噪声方法 问题解决思路：去燥方法数据 2. 训练数据不足，有限的训练数据margin 问题解决思路：数据加强，增长训练数据样本。模型 3. 训练模型过分致使模型很是复杂 问题解决思路：正则化(限制权值)，经过给损失函数引入额外信息给模型复杂性带来相应的惩罚度。   过拟合解决办法： 交叉验证法 减小特征 正则化 权值衰减 验证数据

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