过拟合和欠拟合的概念
**欠拟合和过拟合**
在这里插入图片描述
欠拟合的原因：学习到数据的特征过少
解决办法：增加数据的特征数量
过拟合的原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征，模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾各个测试数据点
解决办法：
根据结果现象来判断过拟合和欠拟合
回归解决过拟合：L2正则化
作用：可以使得W的每个元素（特征值的权重）都很小，都接近于0，通过调试，使得某些特征的w（权重，即系数）特别小，从而简化减小其对模型的影响，消除过拟合
优点：越小的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不
容易产生过拟合现象
L2正则化：Ridge：岭回归 带有正则化的线性回归 解决过拟合
一、概念 拟合，欠拟合，过拟合拟合：测试机数据对于模型的匹配度，趋于欠拟合和过拟合之间；欠拟合：学到的很少；过拟合...
过拟合和欠拟合的概念 欠拟合的原因：学习到数据的特征过少解决办法：增加数据的特征数量 过拟合的原因：原始特征过多，...
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 ...
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欠拟合(Underfitting)和过拟合(Overfitting) 欠拟合：拟合函数与训练集误差较大过拟合：拟合...
本文标题：14-过拟合和欠拟合
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