[筆記]機器學習(Machine Learning) - 03.正則化(Regularization)

欠擬合（Underfitting）與過擬合（Overfitting） 上面兩張圖分別是迴歸問題和分類問題的欠擬合和過度擬合的例子。可以看到，如果使用直線（兩組圖的第一張）來擬合訓，並不能很好地適應我們的訓練集，這就叫欠擬合（Underfitting），但是如果x的次數太高（兩組圖的第三張），擬合雖然很好，但是預測能力反而變差了，這就是過擬合（Overfitting）。 對於欠擬合，我們可以適當增加

>>阅读原文<<