机器学习-过拟合

这一节其实不应该放在这里记录的， 但我本来想在这一章提正则化，索性就把欠拟合和过拟合记录一下~ 什么是欠拟合与过拟合 首先我们明确一下，什么是欠拟合，什么是过拟合 简单来说，欠拟合就是你学的不够多，并没有学到足够的或者说准确的数据之中的联系。过拟合就是你学的太多了，学到训练样本独有的（或者说是训练样本的噪声的特性也被你学进去了） 所以这么一看，对于欠拟合的解决方法就是多学一点，过拟合的解决方法就是

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