【機器學習】過擬合問題

**欠擬合(Underfitting)也叫高偏差，是指我們的假設模型與訓練樣本之間的映射效果不好，通常可能的原因是模型太簡單，或者我們所用到的參數太少。 另一個極端過擬合(Overfitting)**是指與訓練樣本擬合地非常好，但是卻對新數據的預測效果不好。可能的原因是我們選擇了過於複雜的模型。 下面用Andrew Ng的兩幅圖來表示欠擬合和過擬合在線性迴歸和邏輯迴歸中的效果： 那麼如何解決過擬合

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