共享博客过拟合与欠拟合
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*备忘录：
*过拟合和欠拟合都可以通过Holdout方法或交叉验证（K-Fold Cross-Validation）来检测。 *交叉验证更好。
过拟合：
- 更大的列车数据。
- 拥有大量各种数据。
- 减少噪音。
- 打乱数据集。
- 提前停止训练。
- 集成学习。
- 正则化以降低模型复杂性：*备注：
欠拟合：
- 增加模型复杂性。
- 通过更多的 epoch 来增加训练时间。
- 减少正则化。
过拟合和欠拟合是权衡的：
过多的过拟合缓解（5.、6. 和 7.）会导致高偏差和低方差的欠拟合，而过多的欠拟合缓解（ 1.、2. 和 3.）会导致低偏差和高方差的过度拟合，因此应平衡它们的缓解措施，如下所示：
*备忘录：
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