过拟合和欠拟合及其解决办法

欠拟合： 欠拟合表示模型在训练集上的表现比较差，具体表现就是模型在训练集上的误差比较大，原因就是模型表现不了数据 欠拟合的缓解办法： 采用更大的模型 使用更多的特征 注意使用更多的数据是不能缓解欠拟合的，毕竟现在数据少模型都表现不了数据，数据多了更表现不了了，所以说增加更多的数据并不是万能的，得具体情况具体分析 过拟合： 过拟合表示的是模型在训练集上变现很好但是测试集上表现不行，可以看下面的吴恩达

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