【斯坦福---機器學習】欠擬合和過擬合

本講大綱： 1.局部加權線性迴歸（locally weighted linear regression） 給定一個數據集，根據x預測y.  最左邊的函數爲，並不能很好的擬合數據；  中間的加了一個額外的特性，函數爲，稍微更好地擬合了數據；  似乎我們增加越多的特性，擬合程度越好；但是增加太多的特性是很危險的，最右邊的圖是一個五階的多項式，雖然很好的擬合了給定的數據集，但是這個並不是一個很好的預測函

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