过拟合、欠拟合、正则化

过拟合和欠拟合 产生原因 欠拟合：模型学习能力不足（太简单），无法学习到数据的真实分布，即模型的期望输出和真实输出之间有很大的差异，高偏差。 过拟合：模型学习能力过分（太复杂），因噪声干扰等因素导致数据的分布有轻微的波动，但是模型也学习到了，导致模型的训练结果得到的数据分布过分依赖于所输入的数据，高方差。 从模型泛化程度上理解，欠拟合的模型在训练集和测试集上表现不足，而过拟合的模型尽管在训练集上有

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