2017年6月10日
浅谈过拟合
摘要： 应朋友之约，在这里简要谈一下过拟合的问题。 给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。这是Tom Mitchell在Machine Learning中对过拟合给出的定义 阅读全文
posted @ 2017-06-10 16:54 雪饮者 阅读(1122) 评论(0) 推荐(0)