随笔分类 -  机器学习之模型评估

摘要：1.过拟合问题 对于过拟合问题，通常原因是模型选择太过复杂，也有可能是训练数据太少。对于模型太复杂的情况，我们一般有如下考虑：一是通过分析删除部分特征（比如重复多余的特征或者对输出值贡献不太大的特征），但是这样有可能会损失一部分信息。所以，我们可以通过正则化的方法来降低参数值，从而避免过拟合问题。对 阅读全文

摘要：1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中，我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例，这里给出7 18岁男生的身高标准（数据来源： "7 岁～18 岁儿童青 阅读全文