吴恩达机器学习课程 | 03 过拟合

在学习算法通过训练集学习模型的过程中，可能会发生“过度学习”的情况。比如要训练一个识别树叶的模型，已有的训练集中的树叶都是锯齿状的树叶，如果过度学习这个训练集，最终得出来的模型就会以为树叶必须有锯齿，于是会把没有锯齿的树叶判断为不是树叶。这种问题称为过拟合 overfitting问题。 那么怎么解决过拟合问题？ 有至少两种方法可以缓解这个问题，第一种方法是减少特征的数量，但一般来说特征的减少会造成

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