理解过拟合

原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。 导言在进行有监督的机器学习建模时，一般假设数据独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed）。即样本数据根据通过一个概率分布采样得到，而且这些样本相互之间独立。我们使用历史数据集去训练模型，使得损失函数最小化，然后用训练得到的模型去预测未知数据。如果

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