博客
关于我
"模式识别与机器学习"读书笔记——1.3 Model Selection
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-16

本文共 234 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

从多项式匹配中可以初见端倪,若模型复杂度过高会导致过拟合,而若过于简单则匹配效果不佳。因此,选择合适的模型复杂度至关重要。当数据丰富时,可以尝试不同类型的模型,最后选出表现最优的;而在数据相对有限的情况下,则需要采用更为专门化的方法。

在实际应用中,模型的选择往往需要平衡多个因素,既要避免过于复杂导致的过拟合问题,也要确保模型具备足够的表达能力来捕捉数据中的模式。通过合理的模型复杂度选择,可以在保证模型泛化能力的同时,也能充分利用数据特性,从而实现更好的建模效果。

转载地址:http://cugfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MaterialForm对tab页进行隐藏
查看>>
Member var and Static var.
查看>>
memcached高速缓存学习笔记001---memcached介绍和安装以及基本使用
查看>>
memcached高速缓存学习笔记003---利用JAVA程序操作memcached crud操作
查看>>
Memcached:Node.js 高性能缓存解决方案
查看>>
memcache、redis原理对比
查看>>
memset初始化高维数组为-1/0
查看>>
Metasploit CGI网关接口渗透测试实战
查看>>
Metasploit Web服务器渗透测试实战
查看>>
Moment.js常见用法总结
查看>>
MongoDB出现Error parsing command line: unrecognised option ‘--fork‘ 的解决方法
查看>>
MongoDB学习笔记(8)--索引及优化索引
查看>>
ms sql server 2008 sp2更新异常
查看>>
MS UC 2013-0-Prepare Tool
查看>>
msbuild发布web应用程序
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSEdgeDriver (Chromium) 不适用于版本 >= 79.0.313 (Canary)
查看>>
msf
查看>>
MSSQL数据库查询优化(一)
查看>>
MSSQL日期格式转换函数(使用CONVERT)
查看>>