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上传时间: 2021-01-07
详细说明：过拟合欠拟合及其解决方案
模型在训练数据集上准确，测试数据集上不一定更准确
训练误差和泛化误差
训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。
泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。常常通过测试数据集上的误差来近似。
一般情况下，由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测试数据集上的表现。由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低。
模型选择
在机器学习中，通常需要评估若干候选模型的表现并从中选择模型。这一过程称为模型选择（model selection）。可供选择的候选模型可以是有着不同超参数的同类模型。以多层感知
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