欠擬合、過擬合總結
一開始我們的模型往往是欠擬合的，也正是因爲如此纔有了優化的空間，我們需要不斷的調整算法來使得模型的表達能拿更強。但是優化到了一定程度就需要解決過擬合的問題了 過擬合和欠擬合的判斷 首先就是我們在進行模型訓練的時候會出現模型不能夠很好地擬合數據的情況，這個時候就需要我們來判斷究竟現在的模型是欠擬合還是過擬合 首先看一下三種誤差的計算方法： training error 訓練誤差 cros
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