深度学习中的拟合（欠拟合、过拟合）、正则化

摘自https://testerhome.com/topics/10811 偏差(欠拟合)和方差(过拟合) 要解释这两个现象比较复杂，先从下面的图说起吧。 我们不论在逻辑回归，线性回归还是在神经网络中应用的都是线性函数。也就是我们一开始的公式：y=wx + b。 也就是我们上图最左边的图片中，是一条直线。分类算法比较直观一点的理解就是要在坐标空间中找到一个最适合的直线，让每个样本所在的点离这条线最

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