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机器学习面试常考知识之如何防止过拟合
机器学习面试常考知识之如何防止过拟合过拟合简单来说就是模型对数据拟合过度过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。，因此在防止过拟合问题上也主要从数据和模型两个角度上进行解决。1）数据的角度：导致过拟合的主要的原因就是数据量不足，使得模型对数据拟合过度，因此增加数据量是防止过拟合的重要手段。...
数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免方法
数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免方法训练数据不足：如果训练数据集较小，模型可能无法充分学习到数据的真实分布，而是过度拟合了训练数据中的特定模式。早停法可以防止模型在训练数据上过度拟合。通过上述方法，可以有效地避免数据挖掘中的过拟合现象，提高模型的泛化能力和预测准确性。...
