機器學習--欠擬合與過擬合

   這節課雖然公開課上的標題是欠擬合與過擬合，除了簡單講了一下這兩者的概念，實際上Andrew Ng從最原始的線性迴歸模型展開了一系列拓展，內容包括最小二乘法的概率解釋，局部加權線性迴歸，邏輯迴歸，另外還簡單介紹了一下感知器學習算法。 一、欠擬合與過擬合    在機器學習中表現不佳的原因不是過擬合就是欠擬合，欠擬合會對訓練數據和測試數據都表現不佳，而過擬合對訓練數據表現很好，對於測試數據就不盡人

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