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过拟合
释义
过拟合
信息科学卷
过拟合
采用过度复杂的学习模型,对样本拟合精度过高,导致学习模型对新的未观察过的数据的泛化能力减弱的现象。可通过降低模型复杂度、正则化等方法来防止过拟合。
出处:信息科学卷 • 计算机科学技术 • 人工智能
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更新时间:2025/10/30 6:30:00