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上传时间: 2021-01-06
详细说明：一、过拟合、欠拟合及其解决方案
1、训练误差和泛化误差
训练误差（training error）：指模型在训练数据集上表现出的误差。
泛化误差（generalization error）：指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。
计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。
机器学习模型应关注降低泛化误差。
验证数据集：预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证数据集，简称验证集（validation set）。可以用来调整模型参
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