林轩田《机器学习基石》（十三）—— Hazard of overfitting
上节课讲了如何解决非线性问题：通过特征变换，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。我们说这样会增加额外的模型复杂度。今天我们说这个额外的复杂度会造成机器学习过拟合（overfitting）现象。今天讲困难怎么产生的以及如何解决它。 一、什么是过拟合？ 先从一个例子出发，我们现在要做一个一维的回归分析，资料中有五个点，然后输出一个实数。 资料：，N = 5 目标函数f：f是一个
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