关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-06-05 过拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差 过拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差 答案： 查看 举一反三 中国大学MOOC: 过拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差 神经网络过拟合是指，网络在训练集合上不能获得足够低的训练误差 过拟合是指模型的拟合曲线过于贴近训练数据的特征，但测试集上却较差。( ) 在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（ ）。 A: 欠拟合 B: 过拟合 C: 损失函数 D: 经验风险 过拟合模型的特点有： A: 训练误差小 B: 训练误差大 C: 泛化误差小 D: 泛化误差大
