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转自:[https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/79471909][https_blog.csdn.net_u0108
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过拟合概念 过拟合是指学习的模型包含的参数太对,以至于出现对已知数据预测的很好,但对未知数据预测的很差的现象;模型过拟合等价于模型泛化能力差。 如何处理过拟合?
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