在移动应用中，机器学习如何避免过度拟合的陷阱？
在移动互联网应用的开发中，机器学习模型常面临的一个挑战就是过度拟合（Overfitting），当模型在训练数据上表现过于完美，却在新的、未见过的数据上表现不佳时，就发生了过度拟合，这不仅影响应用的准确性和可靠性，还可能导致资源浪费和用户信任...
在移动互联网应用的开发中，机器学习模型常面临的一个挑战就是过度拟合（Overfitting），当模型在训练数据上表现过于完美，却在新的、未见过的数据上表现不佳时，就发生了过度拟合，这不仅影响应用的准确性和可靠性，还可能导致资源浪费和用户信任...