如果認為訓練資料中的每乙個元素都是正確的，並且以此去精確地擬合模型，那麼得到已將低泛化的模型。這就是「過擬合」。
兩種典型的方法：正則化、驗證
正則化是一種數值方法，這種方法試圖構建乙個盡可能簡單的模型結構。簡化後的模型可以以較低的效能代價避免過擬合。
它保留一部分訓練資料用於觀察模型的效能。驗證集不用於訓練過程。當訓練好的模型在驗證集上表現很差時，就可以說這個模型是過擬合了。這時，就要修改模型了。
交叉驗證：不保留最初劃分的資料集作為測試集（驗證集）。原因是防止由於固定的驗證集而過擬合。交叉驗證保證了驗證集的隨機性，所以可以更好的探測模型的過擬合水平。
機器學習小白之過擬合與欠擬合
過擬合 通俗一點來說過擬合就是模型把資料學習的太徹底，以至於把雜訊資料的特徵也學習到了，導致模型在訓練時表現得非常好，但是在測試集上表現得不好，模型的泛化能力太差。泛化 機器學習模型在遇到沒有在訓練集中遇見過的資料時的表現 解決方法 1.重新清洗資料，導致過擬合的乙個原因有可能是資料不純導致 2.增...
機器學習之過擬合解決 早停法
當我們訓練深度學習神經網路的時候通常希望能獲得最好的泛化效能 generalization performance，即可以很好地擬合資料 但是所有的標準深度學習神經網路結構如全連線多層感知機都很容易過擬合 當網路在訓練集上表現越來越好，錯誤率越來越低的時候，實際上在某一刻，它在測試集的表現已經開始變...
機器學習基礎學習筆記（三）過擬合 欠擬合
以下內容均為https的學習筆記。上節說了經驗風險最小化準則 erm 過擬合與欠擬合理論均與其有關。所得 我們可以將機器學習看作乙個從有限 高維 有雜訊的資料上得到更一般性規律的泛化問題。簡單說 過擬合表現在對訓練資料依賴產生過度自信的效能，但對於測試集則能力不足，是 紙上談兵 根據大數定理可知，當...