机器学习--欠拟合与过拟合

   这节课虽然公开课上的标题是欠拟合与过拟合，除了简单讲了一下这两者的概念，实际上Andrew Ng从最原始的线性回归模型展开了一系列拓展，内容包括最小二乘法的概率解释，局部加权线性回归，逻辑回归，另外还简单介绍了一下感知器学习算法。 一、欠拟合与过拟合    在机器学习中表现不佳的原因不是过拟合就是欠拟合，欠拟合会对训练数据和测试数据都表现不佳，而过拟合对训练数据表现很好，对于测试数据就不尽人

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