研机器学习6-决策树-黄迪
机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰陈佳鑫2024年秋季学期Fall2024部分内容来源于C.Bishop和A.NG等人的课程以及互联网资源课前回顾过拟合⚫模型复杂度高并过度拟合了训练集,在测试集上的表现差(泛化性差)⚫模型具有高方差、低偏差的特点训练集误差测试集误差VC维误差模型复杂度欠拟合vs.过拟合什么是正则化(Regularization)⚫正则化是指为缓解过拟合而加入额外先验约束的过程⚫训练机器学习模型时通过引入正则化来增强模型的泛化性能...
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