提前停止的策略是在验证集误差出现增大之后，提前结束训练；而不是一直等待验证集 误差达到最小。提前停止策略十分简单,执行效率高，但需要额外的空间备份参数。
5.6 集成学习集成学习算法也可以有效的减轻过拟合。Bagging通过平均多个模型的结果，来降低模型的方差。Boosting不仅能够减小偏差，还能减小方差。
6 参考文献《机器学习与应用》
过拟合与对策 (2)
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提前停止的策略是在验证集误差出现增大之后，提前结束训练；而不是一直等待验证集 误差达到最小。提前停止策略十分简单,执行效率高，但需要额外的空间备份参数。
5.6 集成学习集成学习算法也可以有效的减轻过拟合。Bagging通过平均多个模型的结果，来降低模型的方差。Boosting不仅能够减小偏差，还能减小方差。
6 参考文献《机器学习与应用》
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