小白都理解的人工智能系列（12）——過擬合

問題1：什麼是過擬合？ 機器學習希望儘可能減少誤差，所以就導致了學到的函數不是我們需要的結果，就是過擬合。 如下圖，紅線是機器學習學到的函數，它希望誤差儘可能小，所以幾乎經過了每一個點，而藍線纔是我們最終希望的結果！ 如果用紅線做預測，結果肯定是不準確的，最終會導致過擬合現象。 不能很好地表達除了訓練數據以外的數據！ 問題2：如何解決過擬合？ 方法1——增加數據量 如果增加了足夠多的數據量，那麼紅

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