欠拟合与过拟合技术总结

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机器学习的模式是通过大量的数据喂给一个模型,模型会根据数据不断调整自身参数,最终具备判别这些数据的模式或特征的能力。若模型无法从这些数据中训练出一个很好的效果,则认为它是欠拟合。若模型在训练的时候达到很好的效果,而在未参与训练的数据上测试,效果不好,则认为它是过拟合。
在本文,将介绍欠拟合与过拟合的概念、特点、产生的原因、解决的方法。在认真阅读本文后,读者将会对欠拟合与过拟合有个全面的认识。
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欠拟合与过拟合技术总结

欠拟合与过拟合技术总结原创仿佛若有光CV技术指南CV技术指南微信号p15080074221功能介绍计算机视觉技术总结,若模型无法从这些数据中训练出一个很好的效果,将介绍欠拟合与过拟合的概念、特点、产生的原因、解决的方法。 欠拟合与过拟合的概念在训练模型的过程中,则说明模型没有训练出很好的效果,此时可认为模型过度拟合训练的数据,而对于未参与训练的数据不具备很好的判别或拟合能力。

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