中国大学MOOC: 训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据
举一反三
- 训练算法的目的就是要让模型拟合训练数据
- 中国大学MOOC: 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时。
- 中国大学MOOC: 模型对训练数据拟合好，测试数据拟合差的现象，叫做
- 如果您的模型在训练数据上表现很好，但在新实例上泛化很差，会发生什么?您如何可能解决这个问题?[br][/br] 选择一个: A: 模型可能会过拟合训练数据，需要使用更复杂的算法。 B: 模型很可能是过拟合训练数据，所以我们应该使用更简单的算法。 C: 模型可能欠拟合训练数据，所以我们应该使用更简单的算法。 D: 模型很可能欠拟合训练数据，所以我们应该使用更复杂的算法。
- 中国大学MOOC: 过拟合发生在模型太过偏向训练数据时，对于决策树可以采用修剪的方法阻止过拟合。