机器学习之欠拟合与过拟合（一）
机器学习之欠拟合与过拟合（一） 1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中，我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例，这里给出7-18岁男生的身高标准（数据来源：7 岁～18 岁儿童青少年身高发育等级评价），如图1: 将中位数随年龄的变化绘制成散点图，如图
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