20191009——欠擬合與過擬合
訓練集表現的好，測試集不好，過擬合 欠擬合了 過擬合 欠擬合：解決方案 增加數據 增加特徵 過擬合： 減少高次項特徵的影響 L1正則化 L2正則化 更常用 損失函數+ 懲罰係數 * 懲罰項 L1的也是損失函數+懲罰項 但是L1的懲罰項是w的絕對值 LASSO RIDGE 嶺迴歸
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