为什么过多的特征（feature）导致过拟合（over-fitting) 2023-09-05 524 过多的特征导致过拟合是因为模型在训练时可以学习到不相关的、噪音性质的特征，从而导致在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现糟糕的现象。以下是一些原因：一、模型复杂度增加；二、高维空间问题；三、维度 …
深度学习和传统机器学习相比具有哪些优势 2023-08-24 1231 深度学习和传统机器学习都在多个领域中有着广泛的应用。然而，深度学习具有以下几方面的优势：1. 数据规模扩展能力；2. 自动特征学习；3. 更强的表征能力；4. 多层结构带来的复杂模型拟合能力；5. 广 …
什么是过拟合 2023-08-17 921 过拟合是机器学习和统计建模中的一个核心概念，表示模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差。主要区别或核心观点涵盖了三个方面：1. 过拟合的定义与表现：解释过拟合现象及其典型特征；2. 过拟合的原 …
