Coursera台大机器学习课程笔记12 -- Hazard of Overfitting

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      这一节讲的是overfitting，听完对overfitting的理解比以前深刻多了。

      先介绍了过拟合，后果就是Ein很小，而Eout很大。然后分别分析了造成过拟合的原因。

      首先是对横型复杂度对过拟合的探讨。模型越复杂，越可能产生过拟合。然后给出了造成这一结果的原因：样本数量太小。这是在有noise的情况下，

那么假如没有noise呢？

      用下面两幅图来表明各个参数的影响：

     从图中可看出，noise和模型复杂度都会对过拟合产生影响。其中需要注意的是右图左下角的那块区域。采用了复杂的模型

就相当于产生了noise，这被称为deterministic noise（比较难理解），与之对应的是stochastic noise。总结过拟合的原因就是四个：

数据量N少，随机噪音高，确定性噪音高，过量的VC维。

      最后提出了解决过拟合的方法，包括数据清理/裁剪（data cleaning/pruning），数据提示（data hinting），正则化（regularization），确认（validation），并

以开车举例来说明这些方法的作用，后两种方法也是后两节课的内容。

      data cleaning/pruning就是改正或删除错误的样本点，处理简单，但通常这样的样本点不易被发现。

      data hinting就是通过产生虚拟样本来产生更多的样本数量

Coursera台大机器学习课程笔记12 -- Hazard of Overfitting

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