标签： 贝叶斯模型比较

过拟合是机器学习中常见的问题之一，指的是一个模型由于过度复杂造成在训练集中表现良好而在测试集中表现很差的现象，通常是由于参数过多导致数据相对变小造成的。这是因为在采用极大似然估计的方式进行参数的点估计 … Continue reading 贝叶斯模型比较