【A】機器學習 過擬合與正則化

過擬合問題 預測房價的模型： 第一張圖對該數據作線性迴歸，能夠得到擬合數據的這樣一條直線，實際上這並非一個很好的模型。很明顯，隨着房子面積增大，住房價格的變化趨於穩定或者說越往右越平緩。所以線性迴歸並無很好擬合訓練數據。咱們把此類狀況稱爲欠擬合(underfitting)，或者叫做叫作高誤差(bias)。 高誤差這個詞是 machine learning 的研究初期傳下來的一個專業名詞，具體到這個

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