機器學習算法------2.8 欠擬合和過擬合（正則化、正則化類別）

文章目錄 2.8 欠擬合和過擬合 學習目標 1 定義 2 原因以及解決辦法 3 正則化 3.1 什麼是正則化 3.2 正則化類別 4 小結 2.8 欠擬合和過擬合 學習目標 掌握過擬合、欠擬合的概念 掌握過擬合、欠擬合產生的原因 知道什麼是正則化，以及正則化的分類 1 定義 過擬合：一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合， 但是在測試數據集上卻不能很好地擬合數據，此時認爲這個假設出現了過

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