ML基石_11_HazardOfOverfitting
2015-10-22 09:13
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学习曲线来说,当数据量N很小的时候,large generation会造成很大的Eout。
造成overfit的主要有四种因素:
1. 资料量不够
2. stochastic noise太多
3. 目标复杂度太高, deterministic noise太多
4. 目标太简单使用的H太复杂,这样会造成excessive power,去拟合更多的噪声信号。
解决overfit的几种方法。
造成overfit的主要有四种因素:
1. 资料量不够
2. stochastic noise太多
3. 目标复杂度太高, deterministic noise太多
4. 目标太简单使用的H太复杂,这样会造成excessive power,去拟合更多的噪声信号。
解决overfit的几种方法。
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