斯坦福公开课《机器学习》笔记3——过拟合、避免过拟合的损失函数

1.过拟合（overfitting） 1）定义 过拟合：如果有很多特征变量，则训练出来的假设函数模型会对训练样本拟合的很好，但是对于新加入的数据，假设函数模型不能拟合的很好，又称为High Variance。 欠拟合：则是假设函数不能对训练样本进行很好的拟合，又称为High Bias。 2）如何处理过拟合： 1>减少特征变量的数量（但是这样也减小了数据的信息）  手动减小特征变量数量 利用算法自动

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