欠拟合、过拟合与正则化

来源知乎 一.训练误差与泛化误差 训练机器学习模型的目的不仅仅是可以描述已有的数据，而且是对未知的新数据也可以做出较好的推测，这种推广到新数据的能力称作泛化(generalization)。 我们称在训练集上的误差为训练误差(training error)，而在新的数据上的误差的期望称为泛化误差(generalization error)或测试误差(test error)。通常我们用测试集上的数据

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