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最优容量（Optimal Capacity）是一个在机器学习中非常重要的概念。为了通俗易懂地解释这个概念，我们可以用做蛋糕的比喻。 想象一下，你要做一个蛋糕。为了做出好吃的蛋糕，你需要正确的材料数量。如果材料太少，蛋糕可能不够好吃或者做不成形；但如果材料太多，蛋糕可能会过于沉重或味道不对。所以，你需要找到做蛋糕的“最优容量”——也就是最合适的材料量。 在机器学习中，最优容量是指模型对于给定数据集大小和复杂性的最佳学习能力。这就像是在找到做蛋糕的最合适的材料量： 容量太小：如果模型的容量太小，就像材料不足一样，模型可能无法学习数据中的所有重要模式和关系。这被称为“欠拟合”（Underfitting），意味着模型太简单，无法捕捉数据的全部复杂性。 容量太大：相反，如果模型的容量太大，就像材料过多一样，模型可能会学习到数据中的“噪声”而非真正的模式。这被称为“过拟合”（Overfitting），意味着模型太复杂，它甚至会记住特定的数据点，而不是学习通用的规律。 最优容量：最优容量就像是完美的材料量，使得模型既不是过于简单（避免欠拟合），也不是过于复杂（避免过拟合）。在这个容量下，模型能够很好地学习和概括数据中的模式，有着良好的泛化能力，这意味着它在新的、未见过的数据上也能表现出色。
yg9538
2023年12月12日 22:01
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