牛客笔试题之机器学习
发布时间：2022-08-19 14:10
昨天做完了牛客网上的机器学习试题，下面是对一些错题的分析，并简要总结了一些机器学习中应该注意的知识点，过段时间会对其中的一些方法进行更加详细的分析介绍。题中打问号？代表该题答案存在争议，不一定准确。
过拟合问题
解析：
造成过拟合的原因主要有：
- 训练数据不足
- 训练模型过度导致模型非常复杂，泛化能力差
- 样本里的噪音数据干扰过大，大到模型过分记住了噪音特征，反而忽略了真实的输入输出间的关系；
- 权值学习迭代次数足够多(Overtraining)，拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征
- 选项A增加训练集可以解决训练数据不足的问题，防止过拟合
- 选项B对应使得模型的复杂度降低，防止过拟合
- 选项C类似主成分分析，降低数据的特征维度，使得模型复杂度降低，防止过拟合
- 选项D使得模型更加复杂化，会充分训练数据导致过拟合