泛化能力和拟合能力的区别，偏差与方差的区别

在机器学习领域，最怕出现的就是过拟合能力，也就是训练出来的模型在训练集上进行测试，效果很好（一般来讲，在神经网络训练中，随着迭代次数的增加，模型的拟合能力会变得越来越好，如下图中的红线部分），但是在测试集上效果很差（也就是泛华能力变得很差，举个栗子，对于加法准则来讲，1+1=2，随着迭代次数来讲，每一次1+1都能算出等于2，但是突然测试集来了一个100+100，模型只能够计算1+1的，不能计算10

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