小白的機器學習學習筆記（九）----欠擬合，過擬合，正則化

一、欠擬合和過擬合 什麼是欠擬合呢？上左圖是分類問題的欠擬合，上右圖是迴歸問題的欠擬合，可以看出欠擬合就是擬合的效果欠佳，高偏差，訓練集的很多樣本點壓根就不在擬合的直線或曲線上，或沒有很好的被分類。造成欠擬合的很大的可能性是先入爲主的臆斷假設函數或決策邊界的類型導致。如何解決欠擬合呢？可以通過增加多項式特徵或其他特徵項來完善假設函數或決策邊界以達到更好的擬合效果。 什麼是過擬合呢？上左圖是分類問題

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