Overfitting: differenze tra le versioni

Versione delle 21:36, 25 ott 2018

Versione delle 22:55, 28 ott 2018

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Un modello assurdo e sbagliato può adattarsi perfettamente se è abbastanza complesso rispetto alla quantità di dati disponibili.

Spesso siSi sostiene che l'''overfitting'' sia una violazione del principio del [[Rasoio di Occam]]. <Questa è una stronzata, toglietela>.

== Apprendimento automatico e ''data mining'' ==