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- @NIGHT_SILENT
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过拟合（定义、出现的原因4种、解决方案7种）
定义定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 ———《Machine Learning》Tom M.Mitchell出现过拟合的原因1. 训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；2. 训练集和测试集特征分布不一致；3. 样本
过拟合（定义、出现的原因4种、解决方案7种）
定义定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 ———《Machine Learning》Tom M.Mitchell出现过拟合的原因1. 训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；2. 训练集和测试集特征分布不一致；3. 样本
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