什么是过拟合？如何避免？
过拟合是模型在训练数据上表现优异但在新数据上性能下降的现象。常见解决方法包括：
- 增加训练数据量📊
- 使用正则化技术（如L1/L2正则化）🧮
- 减少模型复杂度（如降低神经网络层数）🔁
- 采用交叉验证方法🔍
为什么需要交叉验证？
交叉验证能更可靠地评估模型泛化能力，例如：
- K折交叉验证（K=5）🧩
- 留一法验证（Leave-One-Out）🧬
- 分层抽样保持数据分布一致性📊
建议参考模型评估指南深入了解相关指标。
深度学习与传统机器学习的区别？
| 特征 | 传统机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 数据需求 | 小规模数据 | 大规模数据 |
| 特征工程 | 人工提取特征 | 自动学习特征 |
| 模型复杂度 | 相对简单 | 极其复杂 |
| 计算资源 | 低 | 高（GPU加速） |
如何选择合适的优化算法？
常用优化算法对比：
- 梯度下降（GD）📉
- 随机梯度下降（SGD）🚀
- Adam优化器（自适应学习率）🧠
可访问优化算法详解获取技术实现说明。
集成学习的核心思想？
通过组合多个模型提升整体性能，例如：
- 随机森林🌳（Bagging方法）
- 梯度提升树🌲（Boosting方法）
- 神经网络集成🧠（如ENN）