机器学习--欠拟合，过拟合，泛化能力

欠拟合 在机器学习过程中，特别是线性回归，那么会对数据进行拟合 如果一条曲线经过的数据点很少且很多数据相当于没有用上 ## 过拟合 过拟合是曲线对每一点的都会拟合 这样会导致模型具有很差的泛化能力 且测试集的数据进行测试有很大误差 泛化能力： 其实很简单 就是对未来数据的预测能力的表现 泛化误差： 对未来样本预测与实际的误差 wiki解释：一个机器学习模型的泛化误差（Generalization

>>阅读原文<<