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      什么是過擬合

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      什么是過擬合

      過擬合：為得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。比如：某種學習算法產生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數據，即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯，但也就為了能夠對樣本完全正確的分類，使得它的構造如此精細復雜，規則如此嚴格，以至于任何與樣本數據稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別。
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      導讀過擬合：為得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。比如：某種學習算法產生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數據，即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯，但也就為了能夠對樣本完全正確的分類，使得它的構造如此精細復雜，規則如此嚴格，以至于任何與樣本數據稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別。

      過擬合：為得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。

      比如：某種學習算法產生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數據，即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯，但也就為了能夠對樣本完全正確的分類，使得它的構造如此精細復雜，規則如此嚴格，以至于任何與樣本數據稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別。

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      過擬合：為得到一致假設而使假設變得過度復雜稱為過擬合。比如：某種學習算法產生了一個過擬合的分類器，這個分類器能夠百分之百的正確分類樣本數據，即再拿樣本中的文檔來給它，它絕對不會分錯，但也就為了能夠對樣本完全正確的分類，使得它的構造如此精細復雜，規則如此嚴格，以至于任何與樣本數據稍有不同的文檔它全都認為不屬于這個類別。
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