- 在 小型数据集 上执行机器学习任务时，常常会遇到过拟合问题，因为模型可准确记住所有训练数据，包括噪音和不相关的特征。这种模型通常在新的测试或以前从未见过的真实数据上表现不佳。因为模型对待训练数据过于严肃，所以没有从中学习到真正有意义的模式，只是记住它所看到的一切。--解决法之一：正则化在 小型数据集 上执行机器学习任务时，常常会遇到过拟合问题，因为模型可准确记住所有训练
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机器学习--关于特征工程
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