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上传时间: 2021-01-07
详细说明：机器学习中模型训练是必需的，在模型训练中存在两类典型的问题：
欠拟合 (underfitting)
模型无法得到较低的训练误差
过拟合 (overfitting)
模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差
实际训练过程中可能会出现两类问题的并发症，而且会有多种因素直接或间接地导致这种情况出现
影响因素
介绍其中两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
模型复杂度
以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征xxx和对应的标量标签yyy组成的训练数据集，多项式函数拟合的目标是找一个KKK阶多项式函数
y^=b+∑k=1Kxkwk
\hat{y} = b + \sum_{k=1}^K x^k w
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