大数据这年头很火. 有着大数据 甚至不需要做什么就能发财. 一般来说, 你有了数据 然后就可以通过一些算法进行学习 得到一些模型. 通过这些模型来进行预测.
但是很有可能你的数据 (Training Set – 训练集) 是含有一些特殊例子, 或者称为噪声, 我们需要过滤掉这些数据 或者在学习的过程中不考虑它们. 否则得到的模型就会是一个过分拟合的现象. 过拟表现就是对于当前训练集, 你的模型十分的拟合, 但是这个模型却不适合于其它的场景.
过分拟合
推荐数据学习的英文: The Machine Learning Case Study – How to Predict Weight over Height/Gender using Linear Regression?
这个文章学习了大量的 男性/女性 体重对于身高的关系, 得出了两组模型:
男性体重 = -101.24 + 1.061 * 身高
女性体重 = -110.20 + 1.062 * 身高
我身高174cm, 所以体重应该是 83.2kg, 我实际体重是 80.0kg, 所以是不胖滴… 这比 BMI 靠谱多了.
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