乙個假設在訓練資料上，能夠獲得比其他假設更好的擬合，但是在訓練資料外的資料集上卻不能很好的擬合資料，此事認為這個模型出現了過擬合現象（模型過於複雜）
原因：原始特徵過多，存在一些嘈雜特徵，模型過於複雜是因為模型嘗試去兼顧各個測試資料點
解決辦法：
乙個假設在訓練集上不能獲得更好的擬合，但是在訓練資料集以外的資料集上也不能更好的擬合資料，此時我們認為這個假設出現欠擬合現象（模型過於簡單）
嶺回歸：回歸得到的回歸係數更符合例項，更可靠，另外能讓估計引數的波動範圍變小,變的更穩定，在存在病態資料偏多的研究中有較大的實用價值
過擬合和欠擬合
嘗試不同的模型 既然有一種可靠的方法來測量模型精度，那麼可以嘗試使用其他模型，並檢視哪種模型可以提供最佳 但是對模型有什麼選擇？可以在scikit learn的文件中看到決策樹模型有很多選項 比您長期想要或需要的更多 最重要的選項決定了樹的深度。回想一下這個微課程的第一課，樹的深度是衡量它在進行 之...
欠擬合和過擬合
解決欠擬合問題，可以從以下三個方面入手 1 增加特徵項 在大多數情況下出現過擬合是因為沒有準確把握資料的主要特徵，可以嘗試在模型中加入更多的和原始資料有重要相關性的特徵來尋連搭建的模型，著牙嗎嗯得到的模型可能會有更好的泛化能力。2 構造複雜的多項式 3 減少正則化引數 解決過擬合問題 1 增大訓練的...
過擬合和欠擬合
開始我是很難弄懂什麼是過擬合，什麼是欠擬合以及造成兩者的各自原因以及相應的解決辦法，學習了一段時間機器學習和深度學習後，分享下自己的觀點，方便初學者能很好很形象地理解上面的問題。無論在機器學習還是深度學習建模當中都可能會遇到兩種最常見結果，一種叫過擬合 over fitting 另外一種叫欠擬合 u...