一、过拟合含义：
所谓过拟合（Overfitting）：指一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合（训练误差小）但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据（测试误差大）。此时模型的泛化能力较差，不利于推广。
二、过拟合产生的原因：
训练数据中存在噪音或者训练数据太少。
三、预防或克服过拟合措施：
1、 增大样本全面性和数量。
2、 控制模型的复杂度。集合Bagging和Boosting。
3、 正则化，使用L2范数（L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的规则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于0，但与L1范数不同，它不会让它等于0，而是接近于0）
4、 交叉验证，此方法在可获得额外的数据提供验证集合时工作得很好,但是小训练集合的过度拟合问题更为严重。
四、欠拟合含义：
即回归问题线性拟合较差，分类问题则分类较差。
一、概念 拟合，欠拟合，过拟合拟合：测试机数据对于模型的匹配度，趋于欠拟合和过拟合之间；欠拟合：学到的很少；过拟合...
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 ...
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欠拟合(Underfitting)和过拟合(Overfitting) 欠拟合：拟合函数与训练集误差较大过拟合：拟合...
过拟合、欠拟合及其解决方案 1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛...
本文标题：过拟合和欠拟合
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