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Qué es overfitting y underfitting y cómo solucionarlo
Автор: Juan Gabriel Gomila
Загружено: 2019-12-28
Просмотров: 7647
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Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos «hacer encajar» fit en inglés los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como «sobreajuste» y underfitting como «subajuste» y hacen referencia al fallo de nuestro modelo al generalizar encajar el conocimiento que pretendemos que adquieran. Lo explicaremos en este video como complemento a los cursos online que tienes disponible en Udemy a través del link
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