机器学习过拟合

参照台大机器学习教程 （https://mp.weixin.qq.com/s/vus2mp2RhCL0kPamXVKnAg） - 过拟合的概念：过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子： 我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下： 从图中我们能够看

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