过拟合问题

过拟合问题 到现在为止，我们已经学习了线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 现在来看看什么是欠拟合，过拟合，和刚好符合。 下图为房价问题的线性回归模型。 其中左图为欠拟合（underfitting），也可以说算法具有高偏差(bias)。可以看出，它没有很好的拟合训练数据。

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