插值中产生的龙格现象

龙格现象在深度学习中，叫做“过拟合”。我个人认为，本质的原因在于对训练数据的刻画太精细了，使得拟合函数把数据的的误差也给刻画进去了，那肯定是错的啊。很难理解吗？

插值中产生的龙格现象##

g=f(x);%%这只是一个抽象化的说明，函数还是要自己去定义的。
for k=2:2:12
a=-8;
b=8;
xi=linspace(a,b,k)
fi=subs(g,xi)
A=[xi(:) double(fi(:))]
p=Lagrange(A);
Xi=a:0.01:b
subplot(2,3,k/2)
plot(Xi,double(subs(g,Xi)),'r')
hold on;
plot(Xi,double(subs(p,Xi)),'b')
title(['原函数与' num2str(k-1) '次插值多项式图像'],'fontsize',7)
xlabel('x')
ylabel('y')
%Error(k/2)=int(abs(g-p),a,b)%可以将龙格现象量化表示出来
end
legend('原函数','多项式插值函数')
set(legend,'Position',[0.695238095238083 0.00476190476190468 0.303571428571428 0.1]);%double(Error)

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