林轩田机器学习基石课程个人笔记-第十三讲

上一讲学习了如何利用线性转换将非线性的问题转换成为另一个域中的线性问题进行求解。但是这样做会导致模型的复杂度上升，带来的一个很直接的结果就是可能会出现过拟合现象 这一讲学习过拟合是如何出现的以及如何处理过拟合问题 经过其他课程的学习，对于过拟合的相关内容已经有了一定的了解，再通过这门课加深下印象。我们知道如果模型出现了过拟合，那么模型在训练数据上表现会非常好，但是在未知数据上就会表现得很差，这显然

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