什么是擬合是什么意思？所謂的擬合是指一些離散函數(shù){F1，F(xiàn)2的已知值，通過調(diào)整一些待定系數(shù)f（λ1，λ2），函數(shù)和已知點(diǎn)集（在最小二乘意義上）之間的差異最小化。如果待定函數(shù)是線性的，則稱為線性擬合或線

什么是

擬合是什么意思？

所謂的擬合是指一些離散函數(shù){F1，F(xiàn)2的已知值，通過調(diào)整一些待定系數(shù)f（λ1，λ2），函數(shù)和已知點(diǎn)集（在最小二乘意義上）之間的差異最小化。如果待定函數(shù)是線性的，則稱為線性擬合或線性回歸（主要在統(tǒng)計(jì)學(xué)中），否則稱為非線性擬合或非線性回歸。表達(dá)式也可以是分段函數(shù)，稱為樣條擬合。一組觀測結(jié)果的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與相應(yīng)的數(shù)值組一致。形象地說，擬合就是將平面上的一系列點(diǎn)用光滑曲線連接起來。因?yàn)檫@條曲線有無數(shù)的可能性，所以有各種各樣的擬合方法。擬合曲線一般可以用一個(gè)函數(shù)來表示，根據(jù)不同的函數(shù)有不同的擬合名稱。Polyfit可以用來擬合MATLAB中的多項(xiàng)式。擬合、插值和逼近是數(shù)值分析的三種基本工具。在通俗意義上，它們的區(qū)別在于：擬合是一個(gè)已知的點(diǎn)序列，它作為一個(gè)整體接近它們；插值是一個(gè)已知的點(diǎn)序列，它完全通過點(diǎn)序列；逼近是一條已知的曲線，或一個(gè)點(diǎn)序列，它通過逼近使構(gòu)造的函數(shù)無限接近它們。

數(shù)據(jù)挖掘知識模型的過擬合是什么意思?引起過擬合的原因有哪些？

所謂的過擬合就是這樣一種現(xiàn)象：一個(gè)假設(shè)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可以得到比其他假設(shè)更好的擬合，但在訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的數(shù)據(jù)集中卻不能很好地?cái)M合。在這一點(diǎn)上，我們稱這個(gè)假設(shè)為過度擬合。造成這種現(xiàn)象的主要原因是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在噪聲或訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少。

泛化能力是什么？

泛化能力是指用機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練的模型對已知數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集）和未知數(shù)據(jù)（測試集）表現(xiàn)良好的機(jī)器能力。試集誤差又稱泛化誤差。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，泛化能力最直觀的表現(xiàn)是過擬合和欠擬合。采用過擬合和欠擬合來描述模型在訓(xùn)練過程中的兩種狀態(tài)。一般來說，訓(xùn)練會(huì)是這樣一個(gè)曲線。下面的訓(xùn)練誤差和生成誤差分別是訓(xùn)練集和測試集的誤差。擴(kuò)展數(shù)據(jù)：通常期望訓(xùn)練樣本訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的泛化能力，即對新輸入做出合理響應(yīng)的能力。需要指出的是，訓(xùn)練次數(shù)越多，得到的投入產(chǎn)出映射關(guān)系就越正確。網(wǎng)絡(luò)的性能主要由其泛化能力來衡量。

機(jī)器學(xué)習(xí)中常常提到的正則化到底是什么意思？

簡而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)就是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)模型，然后用這個(gè)模型來計(jì)算測試數(shù)據(jù)的輸出值。由于樣本數(shù)據(jù)存在一定的誤差，訓(xùn)練后的模型容易出現(xiàn)“過擬合”（即模型與樣本數(shù)據(jù)幾乎匹配，但不是實(shí)際模型）。正則化是為了解決“過擬合”問題，使模型更接近實(shí)際情況，防止被錯(cuò)誤的樣本數(shù)據(jù)“偏誤”。

在上圖中，圖1擬合不足（通常是因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)太少），圖2擬合過度。該模型雖然與樣本數(shù)據(jù)完全吻合，但過于復(fù)雜和陌生，明顯脫離實(shí)際。圖3是添加正則化后接近真實(shí)模型的結(jié)果。

請問，什么是擬合函數(shù)？

擬合功能：擬合是用平滑曲線連接平面上的一系列點(diǎn)。因?yàn)檫@條曲線有無數(shù)的可能性，所以有各種各樣的擬合方法。通常，擬合曲線可以表示為一個(gè)函數(shù)。根據(jù)函數(shù)的不同，有不同的擬合名稱，稱為擬合函數(shù)。常用的擬合方法有最小二乘曲線擬合和多項(xiàng)式擬合。擬合、插值和逼近是數(shù)值分析的三種基本工具。從通俗意義上講，二者的區(qū)別在于：擬合是一個(gè)已知的點(diǎn)序列，與之整體接近；插值是一個(gè)已知的點(diǎn)序列，完全通過點(diǎn)序列；逼近是一條已知的曲線或點(diǎn)序列，通過逼近使構(gòu)造的函數(shù)無限接近它們。擴(kuò)展數(shù)據(jù)：擬合方法：最小二乘法（又稱最小二乘法）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知數(shù)據(jù)，并且得到的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲線擬合。其他優(yōu)化問題也可以用最小化能量或最大熵來表示。