过度拟合

什么是过度拟合？在数据挖掘中，过度拟合就好比训练了一个死记硬背的学生。这个学生能完美地记住所有练习题的答案，但一遇到新的考试题目就束手无策。 如何识别过度拟合？如果你的模型在训练数据上表现优异，但在新的、未知的数据上表现糟糕，那么很有可能出现了过度拟合。 如何避免过度拟合？* 简化模型： 尝试使用更简单的模型，减少模型的复杂度。* 获取更多数据： 更多的数据可以帮助模型更好地泛化到新的数据。* 使用正则化技术： 正则化可以限制模型的复杂度，防止过度拟合。* 交叉验证： 使用交叉验证技术来评估模型的泛化能力。

过度拟合解决方法：权值衰减。它在每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值，这等效于修改E的定义，加入一个与网络权值的总量相应的惩罚项。此方法的动机是保持权值较小，从而使学习过程向着复杂决策面的反方向偏置。验证数据是最成功的方法之一，在训练数据外再为算法提供一套验证数据，并使用在验证集合上产生最小误差的迭代次数。虽然这不是总能明显地确定验证集合何时达到最小误差，但它通常能有效减少过度拟合问题。

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

避免过度依赖Oracle数据库。

Oracle数据库在运行时可能面临内存过度消耗的潜在风险，这可能影响其性能和稳定性。

避免过度依赖Oracle的关键在于优化SQL查询性能，这是提升ORACLE_SQL效率的关键步骤。

拟合与统计回归：区别与联系 拟合与统计回归，两者都涉及寻找一个函数来描述数据，但侧重点有所不同。拟合更关注函数对数据的逼近程度，力求找到一个函数，使函数曲线尽可能地接近数据点。统计回归则更关注数据背后变量间的关系，力求找到一个函数，解释自变量如何影响因变量。 统计回归 统计回归分析主要分为线性回归和非线性回归。 线性回归 线性回归假设自变量与因变量之间存在线性关系。在MATLAB中，可以使用regress命令进行线性回归分析。regress命令可以提供回归系数、置信区间等统计信息，帮助我们理解变量之间的关系。 非线性回归 当自变量与因变量之间关系复杂，无法用线性函数描述时，需要使用非线性回归。

过拟合：模型在训练集上的表现良好，但在新数据上表现不佳，泛化能力差。 欠拟合：模型未能从训练集中学习足够的信息，在新数据上表现不理想。 决策树的评估：使用交叉验证或划分数据集的方法来评估决策树的性能。

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

提供Matlab代码实现B样条曲线逼近。