过度拟合是当机器学习或深度神经网络模型在培训数据上的性能明显优于新数据时发生的条件。反拟合是ML模型对培训数据中相对不重要的信息的重要性的结果。当ML ...查看完整期限
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J. Seaton是一位自由技术作家,拥有博士学位。在教育技术和游戏化中。尽管她在计算机科学和教育领域发表了许多学术文章,但她现在专注于科学新闻。
她定期为Techopedia贡献爱游戏网页登录首页Engineering.com,Makeuseof,偶尔的事实,Cogconnected和Jstor每天。当不写作时,她会花时间在Mario Maker 2中磨碎Kaizo级别。您可以在Twitter @jxseaton上找到她。
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