欠擬合模型，對已有資料的匹配性很差，但是對資料中的雜訊不敏感
解決欠擬合問題的三個方法
(2) 構造複雜的多項式：增加函式中的次項來增強模型的變化能力，從而提公升泛化能力。
(3) 減少正則化引數：正則化引數出現的nudist是防止過擬合，減少正則化引數來消除欠擬合。
過擬合模型，對資料的匹配性強，同時對資料中的雜訊非常敏感
解決過擬合的三個方法
(1) 增大訓練的資料量，模型不會依賴於資料的個別特徵，捕獲更多的特徵。
(2) 採用正則化的方式
(3) dropout方法：在神經網路模型中使用頻率較高，在神經網路模型前向傳播過程中，隨機選取和丟棄指定層次之間的神經連線，過程隨機，因此可以有效預防過擬合發生。
機器學習基礎 過擬合，欠擬合
最左邊屬於欠擬合，最右邊過擬合。欠擬合是對資料擬合的不好，在訓練集和測試集上的表現都很差。過擬合在訓練集上表現得很好，在測試集上表現得不好 欠擬合原因 模型過於簡單 使用更複雜的模型，整合 訓練次數不夠 增加訓練次數 過擬合原因 模型過於複雜 訓練資料少 資料中雜訊多 解決過擬合方法 簡化模型 減少...
機器學習基礎篇（二） 過擬合與欠擬合
在機器學習時，時常會出現許多問題。最常見的兩個問題是過擬合和欠擬合。為了更形象的理解這些概念，我們想象乙個機器學習模型，它試圖學習如何對數字分類，並且能夠訪問一組訓練資料和一組測試資料 當模型從訓練資料中學習得太徹底的時候哦，模型會受到過度擬合的影響，在實際測試中表現不佳，這通常是因為在訓練資料中學...
機器學習（十六）欠擬合與過擬合
問題 訓練資料訓練的很好啊，誤差也不大，為什麼在測試集上面有問題呢？當演算法在某個資料集當 現這種情況，可能就出現了過擬合現象。那麼是什麼原因導致模型複雜？線性回歸進行訓練學習的時候變成模型會變得複雜，這裡就對應前面再說的線性回歸的兩種關係，非線性關係的資料，也就是存在很多無用的特徵或者現實中的事物...