过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。
2020-01-29 17:48
在数据科学学科中， 过度拟合(overfit)模型被解释为一个从训练集(training set)中得到了高方差(variance)和低偏差(bias)，导致其在测试数据中得到低泛化(generalization)的模型。
2018-02-07 17:00
给出多个点，然后根据这些点拟合出一条直线，这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合，如下图所示:
2022-08-26 10:36
波长动力学 (1)要设置单波长动力学拟合，将光标(位于左上图块顶部或底部)移至目标波长处。点击Kinetics菜单，选择Fit Kinetic功能。对于提供的数据集，从632 nm开始。 图11：单波长动力学拟合界面
2025-06-23 06:44
本章涵盖了以下主题： · 分类和回归之外的其他类型的问题； · 评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧； · 为深度学习准备数据。 请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度
2022-07-12 09:28
如何判断过拟合呢？我们在训练过程中会定义训练误差，验证集误差，测试集误差（泛化误差）。训练误差总是减少的，而泛化误差一开始会减少，但到一定程序后不减反而增加，这时候便出现了过拟合的现象。
2022-02-12 15:49
电化学交流阻抗拟合原理与方法
2023-02-08 10:02
神经网络拟合误差分析是一个复杂且深入的话题，涉及到多个方面，需要从数据质量、模型结构、训练过程和正则化方法等多个角度进行综合考虑。 引言 神经网络是一种强大的机器学习模型，广泛应用于各种领域，如图
2024-07-03 10:36
由于添加了这个正则化项，各权值被减小了，换句话说，就是神经网络的复杂度降低了，结合“网络有多复杂，过拟合就有多容易”的思想，从理论上来说，这样做等于直接防止过拟合（奥卡姆剃刀法则）。
2018-04-27 15:23
为了训练出高效可用的深层神经网络模型，在训练时必须要避免过拟合的现象。过拟合现象的优化方法通常有三种。
2020-12-02 14:17
