欠拟合

                     

贡献者: xzllxls

预备知识 数据,Matlab 最小二乘法拟合函数

   欠拟合(或称:拟合不足欠配,英文:underfitting)是指模型在训练数据上没有获得充分小的误差。造成欠拟合的原因通常是模型学习能力过低,具体地说,就是模型参数过少或者结构过于简单,以至于无法学习到数据的内在结构和特征。例如,当用一个线性模型去拟合非线性数据时,会发生欠拟合。由此,可以通过增加模型参数和复杂度,提高学习能力,从而解决欠拟合问题。与欠拟合相对应的,是过度拟合

   参考文献:

  1. I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville, and Y. Bengio, Deep learning, vol. 1, no. 2. MIT press Cambridge, 2016.
  2. 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社,2016

                     

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