過擬合，欠擬合，偏差，誤差，正則化

欠擬合-過擬合與偏差-方差關係 過擬合 在訓練數據上表現良好，在未知數據上表現差。高方差 模型把數據學習的太徹底，以至於把噪聲數據的特徵也學習到了，使得測試的時候不能夠很好地識別數據，即不能正確的分類，模型泛化能力太差 解決方法： 1）重新清洗數據 2）增大數據的訓練量 3）採用正則化方法，正則化方法包括L0正則、L1正則和L2正則，而正則一般是在目標函數之後加上對於的範數。但是在機器學習中一般使

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