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阐述一下过拟合和欠拟合现象?
难度:初级
模型(在训练集和验证集上都)无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting);模型的训练误差远小于它在验证/测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。
上一题
阐述一下梯度消失和梯度爆炸,并分别解释一下是什么引起的这些现象?
写一下贝叶斯公式?
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