python机器学习——欠拟合与过拟合

欠拟合与过拟合 欠拟合和过拟合 （1）泛化能力 （2）欠拟合 （3）过拟合 （4）机器学习中好的拟合 （5）两个例子 （6）如何判断一个模型是欠拟合还是过拟合 参考文献 所谓拟合，是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据（训练集）的过程，但在这个过程中容易出现欠拟合和过拟合的情况：一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整参数

>>阅读原文<<