圆同学2022-07-09 12:29:07
圆同学截屏下边打对号的那一小段话，说过度拟合是监督式学习的一个问题，难道不是非监督是学习的问题吗？？还是说监督式学习的这类问题更常见，那又是为什么更常见呢？
回答（1）
Essie2022-07-11 23:52:35
Essie你好，因为过拟合只存在监督式学习中，对于非监督学习没有过拟合的说法。
监督式学习使用打过标签的数据进行学习，或者说我们建立模型最终希望达到的目的是事先确定的，所以对比样本内/外的误差，就可以分析出是否存在过拟合的问题。
而非监督学习中因为样本内数据不存在标签，或者说最终模型会输出什么结构，会将数据分为几类，建模的人也不知道，它只是把数据放在模型中，需要通过机器学习对数据的特征进行自我学习然后得出结论。
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