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在机器学习之前，多元回归分析提供了一种处理多样条件的有效方法，可以尝试找到一个预测数据失误最小化且“拟合优度”最大化的结果。但回归分析对于历史数据的无偏差预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度，这就会造成所谓的“过度拟合”。据北大国研院教授沈艳在《大数据分析的光荣与陷阱——从谷歌流感趋势谈起》一文中分析，谷歌GFT确实存在“过度拟合”的问题。也就是在2009年GFT可以观察到2007-2008年间的全部CDC数据，采用的训练数据和检验数据寻找最佳模型的方法所参照的标准就是——不惜代价高度拟合CDC数据。所以，在2014年的《Science》论文中指出，会出现GFT在预测2007-2008年流感流行率时，存在丢掉一些看似古怪的搜索词，而用另外的5000万搜索词去拟合1152个数据点的情况。2009年之后，GFT要预测的数据就将面临更多未知变量的存在，包括它自身的预测也参与到了这个数据反馈当中。无论GFT如何调整，它仍然要面对过度拟合问题，使得系统整体误差无法避免。

每经小编 整理了五大行（工、农、中、建、交）财报发现，2017年，五大行的信用卡贷款（透支）金额同比大幅增长，其中，农业银行增幅超过了30%。对比2016年增长数据可见，五大行信用卡贷款（透支）金额增速几乎都实现翻番。▲数据来源：各银行财报

舒尔茨伯格还说，利用总统言论来彻底镇压记者的行为正在危及生命，它正在破坏我们国家的民主理想，它正在侵蚀我们国家最强大的输出之一：致力于言论自由和新闻自由。在声明最后，舒尔茨伯格还请求特朗普重新考虑对新闻业的更广泛的攻击，“这对国家是危险的、有害的”。

文章指出，如果把“行政院”改组比喻为答题，基本上应该是申论题：哪些职位该换，希望强化哪方面的施政表现，都有一番道理可谈。改组也可以是是非题：哪些人表现不称职，应该换别人上来，总有好坏之辨。当然也可以是选择题：在众多人选里，选择最适当的人，坐最适当的位子。

责任编辑：卢昱君作者：王嘉琦都说中国人爱存钱、怕借钱。但如今，这样的评价已经不合适了。想想你自己，是不是这样的消费状态：买衣服下馆子，信用卡，刷！出国旅游，信用卡，刷！网上购物，花呗，借！白条，打！……刷信用卡，借蚂蚁花呗，打京东白条，满足了你一时的消费欲望。但当还款日期临近，你的心里一定很慌，工资到手就没，甚至不得不继续刷信用卡，才能维持生活，从此陷入恶性循环。

（国际金融报记者 唐烨）责任编辑：贾振飞 2031864307“国家十三五”规划确定的国家级航空枢纽——成都天府国际机场，8月28日实现航站楼全面封顶。成都天府国际机场一期工程，预计与2020年建成并联调联试，计划于2021年投入使用。建成后，成都将成为中国内地继北京、上海之后，第三座拥有双国际机场的城市。（央视记者 蒋林 吴信鹏）