【斯坦福---机器学习】欠拟合和过拟合

本讲大纲： 1.局部加权线性回归（locally weighted linear regression） 给定一个数据集，根据x预测y.  最左边的函数为，并不能很好的拟合数据；  中间的加了一个额外的特性，函数为，稍微更好地拟合了数据；  似乎我们增加越多的特性，拟合程度越好；但是增加太多的特性是很危险的，最右边的图是一个五阶的多项式，虽然很好的拟合了给定的数据集，但是这个并不是一个很好的预测函

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