老师好，为什么在过拟合中degree=100时、均匀选择x，y的预测值会到-25000那么大、不和随机选x的图像类似呢
来源：8-3 过拟合与欠拟合
biglonglong
2018-11-22
老师好，为什么在过拟合中degree=100时、均匀选择x，y的预测值会到-25000那么大、不和随机选x的图像类似呢
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1回答
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liuyubobobo
2018-11-23
degree=100意味着特征中有x^100次方这一项！想一想这意味着什么？就算x=2，这个特征值都是一个天文数字，相应的y如果只有-25000的话，这个模型已经帮助我们拉回来了不少了呢：）
在实际机器学习中，多项式特征degree到5，6已经了不得了（在大多数情况下已经会过拟合了），永远不会到100这么夸张，在这个课程中，我只是给大家使用极端的例子展示一下：）
我们在课程中，对于比较大的degree，绘制了这个图像：
自己动手试试看，这个图像中，两侧曲线超出图像所表示的坐标轴的地方，能超出多远？把他绘制全，可能会吓你一跳呢：）在degree=100的时候再试试看？：）
加油！
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