朴素贝叶斯的假定条件:变量独立同分布 一般情况下,越复杂的系统,过拟合的可能性就越高,一般模型相对简单的话泛化能力会更好一点,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向, svm高斯核函数比线性核函数模型更复杂,容易过拟合 AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的.开始时,每个样本对应的权重是相同的,即其中n为样本个数,在此样本分布下训练出一弱分类器.对于分类错误的样本,加大…