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深度学习-欠拟合和过拟合

1 欠拟合的解决方法

模型复杂度过低，特征量少

(1) 增加新特征，考虑加入特征组合，高次特征来增大假设空间

(2) 添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者多次想使泛化能力更强。

(3) 减少正则化参数，

(4) 使用非线性模型:比如核SVM，决策树，深度学习等模型

(5) 调整模型的容量，容量时指拟合各个函数的能力。

(6) 容量低的模型很难拟合训练集，使用集成学习方法，

 https://www.nowcoder.com/discuss/61907

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