神经网络欠拟合 什么是
什么是
拟合是什么意思？
所谓的拟合是指一些离散函数{F1，F2的已知值，通过调整一些待定系数f（λ1，λ2），函数和已知点集（在最小二乘意义上）之间的差异最小化。如果待定函数是线性的，则称为线性拟合或线性回归（主要在统计学中），否则称为非线性拟合或非线性回归。表达式也可以是分段函数，称为样条拟合。一组观测结果的统计结果与相应的数值组一致。形象地说，拟合就是将平面上的一系列点用光滑曲线连接起来。因为这条曲线有无数的可能性，所以有各种各样的拟合方法。拟合曲线一般可以用一个函数来表示，根据不同的函数有不同的拟合名称。Polyfit可以用来拟合MATLAB中的多项式。拟合、插值和逼近是数值分析的三种基本工具。在通俗意义上，它们的区别在于：拟合是一个已知的点序列，它作为一个整体接近它们；插值是一个已知的点序列，它完全通过点序列；逼近是一条已知的曲线，或一个点序列，它通过逼近使构造的函数无限接近它们。
数据挖掘知识模型的过拟合是什么意思?引起过拟合的原因有哪些？
所谓的过拟合就是这样一种现象：一个假设在训练数据中可以得到比其他假设更好的拟合，但在训练数据之外的数据集中却不能很好地拟合。在这一点上，我们称这个假设为过度拟合。造成这种现象的主要原因是训练数据中存在噪声或训练数据太少。
泛化能力是什么？
泛化能力是指用机器学习方法训练的模型对已知数据（训练集）和未知数据（测试集）表现良好的机器能力。试集误差又称泛化误差。在机器学习中，泛化能力最直观的表现是过拟合和欠拟合。采用过拟合和欠拟合来描述模型在训练过程中的两种状态。一般来说，训练会是这样一个曲线。下面的训练误差和生成误差分别是训练集和测试集的误差。扩展数据：通常期望训练样本训练的网络具有较强的泛化能力，即对新输入做出合理响应的能力。需要指出的是，训练次数越多，得到的投入产出映射关系就越正确。网络的性能主要由其泛化能力来衡量。
机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？
简而言之，机器学习就是根据样本数据训练一个模型，然后用这个模型来计算测试数据的输出值。由于样本数据存在一定的误差，训练后的模型容易出现“过拟合”（即模型与样本数据几乎匹配，但不是实际模型）。正则化是为了解决“过拟合”问题，使模型更接近实际情况，防止被错误的样本数据“偏误”。
在上图中，图1拟合不足（通常是因为样本数据太少），图2拟合过度。该模型虽然与样本数据完全吻合，但过于复杂和陌生，明显脱离实际。图3是添加正则化后接近真实模型的结果。
请问，什么是拟合函数？
拟合功能：拟合是用平滑曲线连接平面上的一系列点。因为这条曲线有无数的可能性，所以有各种各样的拟合方法。通常，拟合曲线可以表示为一个函数。根据函数的不同，有不同的拟合名称，称为拟合函数。常用的拟合方法有最小二乘曲线拟合和多项式拟合。拟合、插值和逼近是数值分析的三种基本工具。从通俗意义上讲，二者的区别在于：拟合是一个已知的点序列，与之整体接近；插值是一个已知的点序列，完全通过点序列；逼近是一条已知的曲线或点序列，通过逼近使构造的函数无限接近它们。扩展数据：拟合方法：最小二乘法（又称最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知数据，并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。
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