过拟合与欠拟合

过拟合与欠拟合 过拟合： 一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据， 此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合： 一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这 个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单) 欠拟合原因以及解决办法 原因：学习到数据的特征过少 解决办法：

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