1.过拟合定义+处理1.1过拟合概述（低偏差，高方差）定义：过拟合简单的描述就是在训练集上的表现很好，但在未见过的测试集上的表现却较差。专业一点的定义就是：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h'也属于H，使得在训练样例上h的错误率小于h'，但是在整个实例分布上h'比h的错误率小，那么则称假设h过度拟合训练数据。危害：一个过拟合的模型试图连“误差”都去解释，而实际上噪音是不需要解释的，这个解释的过程导致模型的泛化能力较差，模型在预测集上
系统 2019-09-27 17:51:55 2594
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系统 2019-09-27 17:50:24 2594
一、多项式拟合多项式拟合的话，用的的是numpy这个库的polyfit这个函数。那么多项式拟合，最简单的当然是，一次多项式拟合了，就是线性回归。直接看代码吧importnumpyasnpdeflinear_regression(x,y):#y=bx+a，线性回归num=len(x)b=(np.sum(x*y)-num*np.mean(x)*np.mean(y))/(np.sum(x*x)-num*np.mean(x)**2)a=np.mean(y)-b*n
系统 2019-09-27 17:48:43 2594
