机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记13 --- Hazard of Overfitting
课程主页 课程视频和PPT 上节课我们主要介绍了非线性分类模型，通过非线性变换，将非线性模型映射到另一个空间，转换为线性模型，再来进行分类，分析了非线性变换可能会使计算复杂度增加。本节课介绍这种模型复杂度增加带来机器学习中一个很重要的问题：过拟合（overfitting）。 目录 1. What is Overfitting? 2. The Role of Noise and Data Size
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