過擬合的原因:
1. 數據有噪聲
問題解決思路:去燥方法
2. 訓練數據不足,有限的訓練數據
問題解決思路:數據增強,增加訓練數據樣本。
3. 訓練模型過度導致模型非常複雜
問題解決思路:正則化(限制權值),通過給損失函數引入額外信息給模型複雜性帶來相應的懲罰度。
過擬合的原因:
1. 數據有噪聲
問題解決思路:去燥方法
2. 訓練數據不足,有限的訓練數據
問題解決思路:數據增強,增加訓練數據樣本。
3. 訓練模型過度導致模型非常複雜
問題解決思路:正則化(限制權值),通過給損失函數引入額外信息給模型複雜性帶來相應的懲罰度。
Bag-of-Words 1.文字問題 2. 什麼是Bag-of-Words(具體例子) 3. 侷限性 1.文字問題 文本建模的一個問題是它很雜亂,機器學習算法之類的技術更喜歡定義明確的
講解的很清楚: https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html