机器学习，如何平衡模型的复杂度与过拟合？
在机器学习的世界里，模型的复杂度与过拟合之间的平衡是一个永恒的挑战，当我们追求更高的模型复杂度以捕获数据中的细微特征时，往往容易陷入过拟合的陷阱，即模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上泛化能力差，这不仅限制了模型的实用价值，还可能导致...
在机器学习的世界里，模型的复杂度与过拟合之间的平衡是一个永恒的挑战，当我们追求更高的模型复杂度以捕获数据中的细微特征时，往往容易陷入过拟合的陷阱，即模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上泛化能力差，这不仅限制了模型的实用价值，还可能导致...