過擬合與欠擬合

過擬合與欠擬合 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， 但是在訓練數據外的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擬合的現象。(模型過於複雜) 欠擬合： 一個假設在訓練數據上不能獲得更好的擬合， 但是在訓練數據外的數據集上也不能很好地擬合數據，此時認爲這 個假設出現了欠擬合的現象。(模型過於簡單) 欠擬合原因以及解決辦法 原因：學習到數據的特徵過少 解決辦法：

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