欠拟合(underfitting) 、高偏差(bias)
过度拟合或过拟合(overfitting)、 高方差(variance)
线性回归示例1
逻辑回归示例2
当我们的假设函数的形式很难映射到数据的趋势时，不合适或者偏见很大。 它通常由太简单或使用太少功能的功能引起。 另一方面，过度拟合或高变异是由适合可用数据的假设函数引起的，但不能很好地概括以预测新数据。 它通常是由复杂的函数引起的，它会产生许多与数据无关的不必要的曲线和角度。
变量过多引发的过度拟合
过度拟合的问题会在变量过多的时候，发生这种时候训练出的方程总能很好的拟合训练数据。所以你的代价函数实际上可能非常接近于0或者就是0 。但是这样的曲线它千方百计的拟合于训练数据，这样导致它无法泛化到新的数据样本中， 以至于无法预测新样本价格。在这里术语"泛化" 指的是一个假设模型能够应用到新样本的能力，新样本数据是没有出现在训练集中的房子。
过度拟合的解决办法，适用于逻辑回归、线性回归。
过度拟合解决办法
欠拟合(underfitting) 、高偏差(bias) 过度拟合或过拟合(overfitting)、 高方差(v...
过拟合overfitting 过于的拟合 拟合的结果 欠拟合 拟合完美 过度拟合 过度拟合的解决方法 减少数据 平...
针对拟合函数，通常会有三种状况，分别是欠拟合，正常和过度拟合 欠拟合是指假设函数对于样本集本身就拟合结果不佳，很容...
你在森林里迷路了，有一份详细的地图，与一颗天上的北极星，你参考哪个?肯定是北极星啊。 森林地形复杂，靠前人总结下来...
过度拟合（overfitting）、过度训练(overtraining） 拥有大量自由参数的模型能很好地拟合已有的...
一、过拟合(Overfitting) Overfitting 也被称为过度学习，过度拟合。 它是机器学习中常见的问...
定义： 废话不说，先上图 如果有一群数据集，中间为比较合适的拟合曲线。左端为欠拟合，右端为过拟合。 机器学习，学习...
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引言：量化交易建模最重要的一个方面是避免过度拟合。过度拟合是统计学和机器学习领域的概念，指的是模型在训练数据中拟合...
一、过拟合 我们知道, 过拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信, 非常完美的拟合上了这些数据, 如果具备过拟合的...
本文标题：2018-12-17过度拟合
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