机器学习中过拟合问题

机器学习中的过拟合问题及解决方法 1过拟合问题 我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，

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