請和我一起學習機器學習算法（過度擬合問題）

所有的機器學習需要的能力都不是針對標籤已知的樣本進行判別決策的能力，而是正對未知樣本能夠正確預測的能力，但是在我們的模型學習過程中，會出現一些過猶不及的現象。 什麼是過度擬合 過度擬合(overfitting), 實際上是爲了儘可能的減小訓練集的誤差，從而導致模型過度複雜，泛化能力下降的情況。所謂泛化能力，指的就是對未知樣本的預測能力。 如圖所示，在預測面積和房價的案例中。如果我們使用線性圖一，過

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