task 過擬合欠擬合

訓練誤差和泛化誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。通俗來講，前者指模型在訓練數據集上表現出的誤差，後者指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測試數據集上的誤差來近似。計算訓練誤差和泛化誤差可以使用之前介紹過的損失函數，例如線性迴歸用到的平方損失函數和softmax迴歸用到的交叉熵

>>阅读原文<<