過剰フィッティングとは、モデルが一般化する代わりに記憶していることを意味します。モデルは、検証セットが完全になるまで少し調整することにより、検証データに過剰に輝く可能性がありますが、他のモデルは完璧になるまで失敗します。
もちろん！ここに質問があります。必要に応じて、ニーズに合わせてカスタマイズできます。

1.機械学習には何が過剰に適合していますか？

a）モデルには高い分散と低いバイアスがあります
b）モデルは適しておらず、トレーニングデータのパフォーマンスが低い
c）モデルは、基礎となる傾向を正確にキャプチャします
d）モデルは、一般化する代わりにトレーニングデータを記憶しています

回答：d

2.機械学習には何が不足していますか？

a）モデルには高い分散と低いバイアスがあります
b）モデルは適しておらず、トレーニングデータのパフォーマンスが低い
c）モデルは、基礎となる傾向を正確にキャプチャします
d）モデルは、一般化する代わりにトレーニングデータを記憶しています

回答：b

3.深い学習アルゴリズムの一般的な落とし穴は次のうちどれですか？

a）弱者
b）オーバーフィッティング
c）基礎となる傾向を正確にキャプチャします
d）上記のいずれもありません

回答：b