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上传时间: 2021-01-20
详细说明：1 过拟合、欠拟合及其解决方案
一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；
另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。训练误差（training error）指模型在训练数据集上表现出的误差和泛化误差（generalization error）。指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。
在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
给定训练数据集，模型
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