遇到問的機器學習基本問題（1）

1）.什麼是過擬合？ 欠擬合問題，根本的原因是特徵維度過少，導致擬合的函數無法滿足訓練集，誤差較大。 欠擬合問題可以通過增加特徵維度來解決。 過擬合問題，根本的原因則是特徵維度過多，導致擬合的函數完美的經過訓練集，但是對新數據的預測結果則較差。 解決過擬合問題： 減少特徵維度; 可以人工選擇保留的特徵，或者模型選擇算法 正則化; 保留所有的特徵，通過降低參數θ的值，來影響模型 增加數據量 2）.有

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