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上传时间: 2021-01-20
详细说明：过拟合和欠拟合
过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。
措施：
1、增加数据集
2、加入正则化
3、进行特征选择
4、提前停止训练，深度学习中常用dropout策略。
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。
措施：
1、增加模型复杂度和训练次数
2、增加新特征，增大假设空间
3、如果有正则项，可以调小正则项参数
偏差方差理论
偏差、方差、噪声
偏差：度量了模型的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画了模型本身的拟合能力。
方差：度
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