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机器学习与深度学习核心问题解决方案:过拟合与样本不均衡
前言
在机器学习和深度学习的实际应用中,过拟合和样本不均衡是两个最常见且最棘手的问题。过拟合会导致模型在训练集上表现优异,但在测试集和真实场景中泛化能力极差;样本不均衡则会使模型偏向于多数类,对少数类的识别效果大打折…
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