在机器学习领域，如何平衡模型复杂度与过拟合风险？
在机器学习的实践中，模型复杂度与过拟合风险之间的平衡是一个永恒的挑战，当我们追求更高的模型复杂度，以期望捕获更多的数据特征和模式时，往往会陷入过拟合的陷阱，即模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上泛化能力差。为了解决这一难题，我们可以采...
在机器学习的实践中，模型复杂度与过拟合风险之间的平衡是一个永恒的挑战，当我们追求更高的模型复杂度，以期望捕获更多的数据特征和模式时，往往会陷入过拟合的陷阱，即模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上泛化能力差。为了解决这一难题，我们可以采...