2018年8月6日
机器学习中的欠拟合与过拟合
摘要： 1.偏差与方差 要理解欠拟合与过拟合，先得理解偏差与方差。 假设有一个模型f，f精确地描述了特征X与目标y的关系，但我们不知道f的具体的样子，因此我们通过一定量的训练样本来估计f，。当我们改变训练集（训练样本数量不变）时f，的改变量称为方差。为了估计真实的f，我们会用不同的模型（线性回归或随机森林） 阅读全文
posted @ 2018-08-06 22:07 wanghe012105 阅读(333) 评论(0) 推荐(1)