Aşırı öğrenme: Revizyonlar arasındaki fark
[kontrol edilmiş revizyon] | [kontrol edilmiş revizyon] |
İçerik silindi İçerik eklendi
k yazım düzeltme |
|||
1. satır:
[[Resim:Overfitting.svg|küçük|300px|Yeşil çizgi aşırı uyan bir modeli, siyah çizgi iyi uyan bir modeli göstermektedir. Yeşil çizgi eğitim kümesine daha
[[İstatistik]]te, '''Aşırı uyma''', üretilen bir analizin belirli bir veri kümesine aşırı oranda uyum göstermesi, dolayısıyla bu veri kümesinde yer almayan yeni verilere uyum sağlayamaması problemidir.<ref name="alpaydin">{{kitap kaynağı |soyadı1=Alpaydın |ad1=Ethem |başlık=Introduction to Machine Learning |tarih=2009 |yayıncı=MIT press |basım=2 |sayfa=39}}</ref> Aşırı uyan bir modelde verinin gerektirdiğinden daha fazla parametre vardır.<ref name="CDS">Everitt B.S., Skrondal A. (2010), ''Cambridge Dictionary of Statistics'', [[Cambridge University Press]].</ref>
== Kaynakça ==
|