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92合肥颐蜒歉探冈？？
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在机器学习中，过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现差的现象。这通常发生在模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是捕捉数据的真实模式。过拟合的常见解决方法包括使用正则化、减少特征数量、增加训练数据或采用交叉验证等技术。通过这些...全文
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