Bản dịch của từ Overfit trong tiếng Việt
Overfit
Overfit(Adjective)
Mô tả một dòng chảy (suối, sông) mà với lưu lượng nước hiện tại nó lẽ ra đã xói mòn và tạo ra một thung lũng lớn hơn thung lũng mà nó đang chiếm giữ; tức là dòng chảy hiện tại quá nhỏ so với kích thước thung lũng do trước đây chảy mạnh hơn hoặc điều kiện đã thay đổi.
Designating or relating to a stream which on the basis of its current flow would have eroded a larger valley than it occupies.
指流量不足以侵蚀出更大山谷的水流。
Từ tiếng Trung gần nghĩa
Overfit(Noun)
Một phân tích hoặc mô hình khớp quá chặt với một bộ dữ liệu cụ thể, đến mức nó phản ánh cả nhiễu và đặc điểm ngẫu nhiên của dữ liệu đó, làm cho kết quả kém chính xác hoặc không áp dụng được cho dữ liệu mới.
An analysis which corresponds too closely or exactly to a particular set of data.
过拟合：分析过于紧密地对应于特定数据集。
Từ tiếng Trung gần nghĩa
Overfit(Verb)
(Trong thống kê/máy học) Làm cho một mô hình phù hợp quá mức với một tập dữ liệu cụ thể, đến mức mô hình bắt chước cả nhiễu và chi tiết ngẫu nhiên của dữ liệu, khiến nó hoạt động kém trên dữ liệu mới.
Statistics To produce or represent an analysis which corresponds too closely or exactly to a particular set of data to make a model fit a particular set of data too precisely Also without object to provide too close a fit.
模型过拟合
Từ tiếng Trung gần nghĩa
Mô tả từ
Mô tả chung, Nguồn gốc và lịch sử, Tần suất và ngữ cảnh
Luyện nói từ vựng với Chu Du AI
/overfit/
Từ "overfit" trong lĩnh vực học máy (machine learning) mô tả hiện tượng khi một mô hình học quá mức từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất thấp khi kiểm tra trên dữ liệu mới. Hiện tượng này diễn ra khi mô hình quá phức tạp so với lượng dữ liệu có sẵn, khiến nó ghi nhớ thay vì tổng quát. "Overfit" chủ yếu được sử dụng trong ngữ cảnh kỹ thuật và không có sự khác biệt trong cách sử dụng giữa tiếng Anh Anh và tiếng Anh Mỹ.
Từ "overfit" xuất phát từ cụm từ "overfitting" trong thống kê và học máy. Gốc từ "fit" có nguồn gốc từ từ tiếng Anh cổ "fitten", có nghĩa là phù hợp; trong khi tiền tố "over-" bắt nguồn từ tiếng Latinh "super-", có nghĩa là vượt quá. "Overfit" mô tả hiện tượng khi một mô hình quá phức tạp, dẫn đến việc nó phù hợp quá mức với dữ liệu huấn luyện mà không tổng quát cho dữ liệu mới. Ngữ nghĩa hiện tại thể hiện mối liên kết giữa mức độ phù hợp và hiệu suất của mô hình.
Từ "overfit" thường được sử dụng trong lĩnh vực học máy và thống kê để chỉ hiện tượng mô hình học quá khớp với dữ liệu huấn luyện, dẫn đến khả năng dự đoán kém trên dữ liệu mới. Trong IELTS, từ này không phổ biến và ít xuất hiện trong bốn thành phần chính (Nghe, Nói, Đọc, Viết). Tuy nhiên, trong các ngữ cảnh nghiên cứu và kỹ thuật, "overfit" thường xuất hiện khi phân tích mô hình dự đoán hoặc đánh giá hiệu suất, chủ yếu trong các bài viết chuyên ngành và hội thảo.
Từ "overfit" trong lĩnh vực học máy (machine learning) mô tả hiện tượng khi một mô hình học quá mức từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất thấp khi kiểm tra trên dữ liệu mới. Hiện tượng này diễn ra khi mô hình quá phức tạp so với lượng dữ liệu có sẵn, khiến nó ghi nhớ thay vì tổng quát. "Overfit" chủ yếu được sử dụng trong ngữ cảnh kỹ thuật và không có sự khác biệt trong cách sử dụng giữa tiếng Anh Anh và tiếng Anh Mỹ.
Từ "overfit" xuất phát từ cụm từ "overfitting" trong thống kê và học máy. Gốc từ "fit" có nguồn gốc từ từ tiếng Anh cổ "fitten", có nghĩa là phù hợp; trong khi tiền tố "over-" bắt nguồn từ tiếng Latinh "super-", có nghĩa là vượt quá. "Overfit" mô tả hiện tượng khi một mô hình quá phức tạp, dẫn đến việc nó phù hợp quá mức với dữ liệu huấn luyện mà không tổng quát cho dữ liệu mới. Ngữ nghĩa hiện tại thể hiện mối liên kết giữa mức độ phù hợp và hiệu suất của mô hình.
Từ "overfit" thường được sử dụng trong lĩnh vực học máy và thống kê để chỉ hiện tượng mô hình học quá khớp với dữ liệu huấn luyện, dẫn đến khả năng dự đoán kém trên dữ liệu mới. Trong IELTS, từ này không phổ biến và ít xuất hiện trong bốn thành phần chính (Nghe, Nói, Đọc, Viết). Tuy nhiên, trong các ngữ cảnh nghiên cứu và kỹ thuật, "overfit" thường xuất hiện khi phân tích mô hình dự đoán hoặc đánh giá hiệu suất, chủ yếu trong các bài viết chuyên ngành và hội thảo.