机器学习，如何平衡模型复杂度与过拟合风险？
在机器学习的世界里，模型复杂度与过拟合风险之间的平衡是一个永恒的挑战，当我们追求更复杂的模型以捕捉更多的数据特征时，往往也增加了过拟合的风险，即模型在训练集上表现极好，但在未见过的数据上泛化能力差，如何在这两者之间找到一个合适的平衡点呢？理...
过拟合风险
在机器学习中，如何平衡模型的复杂度与过拟合风险？
在机器学习的广阔领域中，一个永恒的挑战是如何在模型的复杂度与过拟合风险之间找到一个完美的平衡点，过拟合，即模型在训练集上表现极好，但在未见过的数据上泛化能力差，是许多数据科学家和工程师在构建模型时面临的常见问题。问题提出： 如何在不牺牲模型...