模型的欠拟合与过拟合
使用训练集去训练模型，参数的选择是依据最小化训练误差，加上训练集和测试集一般不是独立同分布，所以会有distribution dfift，出现过拟合或者欠拟合。 过拟合 过度依赖训练数据，是的模型在训练集上方差高，低偏差。 对上面一句话的理解： 1.训练数据少，无法估计整个数据集的分布 2.模型过于复杂，参数量远多于训练集数 还有一种理解是，在进行线性回归的时候，数据是线性可分的，决策边界的参数会
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