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（机器学习理论）什么是欠拟合、过拟合？避免过拟合有哪些途径？

[问答题]
（机器学习理论）什么是欠拟合、过拟合？避免过拟合有哪些途径？
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bexvan头像 bexvan
欠拟合：在训练集中变现得不好
过拟合：在训练集中表现的好，在测试集中表现的不好。
过拟合处理方法：
非参数方程：借用算法方面的技巧，比如决策树中的剪枝。
参数方程：参数范数惩罚，数据集增强，提前终止，dropout等
发表于 2018-03-24 01:45:21 回复(0)
六个六666666头像 六个六666666
欠拟合：高偏差；过拟合：高方差；方法：增大数据量，正则化，Dropout
发表于 2018-02-07 09:57:59 回复(0)
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问题信息

数据挖掘工程师 算法工程师 唯品会 2018
来自：唯品会2018校招数据...
上传者：小小
难度：
2条回答 2784浏览

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