机器学习概论—正则化

作者：不正经 | 2024-03-15 13:36:30

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机器学习概论—正则化

在开发机器学习模型的过程中，大家一定遇到过模型在训练集上表现不错，但验证精度或测试精度过低的情况。这种情况在机器学习领域通常被称为过度拟合，这也是机器学习从业者最不希望在他的模型中出现的情况。

在本文中，我们将学习一种称为正则化的方法，它可以帮助我们解决过度拟合的问题。但在此之前，让我们先了解一下什么是欠拟合和过拟合。

机器学习在训练时有一个从欠拟合到过拟合的过程：

过度拟合是机器学习模型受限于训练集并且无法在未见过的数据上表现良好时发生的一种现象。此时我们的模型也会学习训练数据中的噪声。当我们的模型记住训练数据而不是学习其中的模式时

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