拟合、欠拟合与过拟合

什么是拟合、适度拟合、欠拟合、过拟合 每种机器学习模型都有自己的假设和参数。虽然朴素贝叶斯和决策树都属于分类算法,但是他们的假设是不一样的,朴素贝叶斯假设变量之间是独立的,决策树的假设是集合之间的纯净度或混乱程度。参数就是根据假设和训练样本推导出来的数据,朴素贝叶斯的参数就是先验概率和条件概率,决策树的参数就是各个节点以及节点上的决策条件。 我们平时接触了很多监督机器模型,都会提到训练一个模型,更
相关文章
相关标签/搜索