对于获取的观测数据要有敬畏心，不仅要看到数据本身，也要了解观测仪器的优势和缺点，而且要认真查看实验记录，请教相关实验人员。这样对于数据的质控和解释都会更加深入和全面。
对数据进行拟合时，要关注对拟合出的结果进行物理解释是否合理，不是为了拟合而拟合，最终的目的一定是对物理现象进行解释。
吃一堑，长一智。已经踩过的坑必须要记录下来，避免再踩。画过的图，写过的程序必须进行整理回顾，不然就会忘记，最后就是再重头拾起。这样很影响工作效率和思考的连贯性，这样是效率低下的。如何做到事半功倍，如何提高工作效率，如何获得成就感，从整理、归纳、总结和思考开始。既然已经知道存在这么多毛病，那么就要进行改正。
对使用python已经画过的各类图进行总结，思考如何提高绘图水平和效率。不要原地踏步！
对于获取的观测数据要有敬畏心，不仅要看到数据本身，也要了解观测仪器的优势和缺点，而且要认真查看实验记录，请教相关实...
存在意义 监督学习的2个主题就是 最小化误差：模型拟合数据 规则化参数：防止过拟合 为了使模型简单，所以需要规则化...
欠拟合 模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据 过拟合（“...
1 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指数据没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数...
数据少，模型复杂，过拟合 数据多，训练得好，过拟合 需要标准来平衡，除了常见的正则化，还有其他标准。 1、赤池信息...
过拟合overfitting 过于的拟合 拟合的结果 欠拟合 拟合完美 过度拟合 过度拟合的解决方法 减少数据 平...
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...
一、过拟合 我们知道, 过拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信, 非常完美的拟合上了这些数据, 如果具备过拟合的...
过拟合 过拟合问题在机器学习中是一个经常遇到的问题，所谓过拟合，即模型过度地拟合了训练数据，从而导致模型在训练数据...
过拟合(over-fitting) 过拟合：过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据。 分类问题中也存...
本文标题：数据拟合需要关注物理意义
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