过拟合详解：监督学习中不准确的“常识”

导语：本文为Mehmet Süzen撰写文章的译文，稍有删改。文章清晰地阐释和区分过度拟合及过度拟合等概念，对于本领域学习者正确理解专业术语多有帮助。正如作者在原文末所指出的：对待简单的概念，我们也应抱着积极求学的态度，了解其成立的基础。 前言 大多数从业者对”过拟合“这一概念存在误解。在数据科学界，始终存在一种类似于民间说法的观点： “利用交叉验证可以防止过拟合。在样本外对模型进行验证，如果不存

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