57
правок
Изменения
Добавить ссылки
* Использование для описания модели функций с более высокой степенью
* Уменьшение коэффициента регуляризации
== См. также ==
* [http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Модель_алгоритма_и_ее_выбор Модель алгоритма и ее выбор]<sup>[на 01.12.18 не создан]</sup>
* [http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Оценка_качества_в_задачах_классификации_и_регрессии Оценка качества в задачах классификации и регрессии ]<sup>[на 01.12.18 не создан]</sup>
* [http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Оценка_качества_в_задаче_кластеризации Оценка качества в задаче кластеризации ]<sup>[на 01.12.18 не создан]</sup>
== Примечания ==
* [http://blog.lokad.com/journal/2009/4/22/overfitting-when-accuracy-measure-goes-wrong.html Overfitting: when accuracy measure goes wrong]
* [http://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/jaialai/excerpts/node16.html The Problem of Overfitting Data]
* [https://elitedatascience.com/overfitting-in-machine-learning Overfitting in Machine Learning]
== Источники информации ==
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting Overfitting] - статься на Википедии
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Переобучение Переобучение] - вводная статься на MachineLearning.ru
* [https://www.coursera.org/lecture/machine-learning/the-problem-of-overfitting-ACpTQ The Problem of Overfitting] - курс Andrew Ng
