簡單一句話，過擬合就是在訓練集上表現比較好，在測試集上表現很差的一種現象。如下圖所示：
圖三過度的擬合了訓練資料，而沒有考慮到模型的泛化能力，在訓練集上的準確率和開發集上的準確率畫在乙個圖上如下：
引用來自吳恩達課程。
發生過擬合的主要原因主要有下面三點：
1.資料有雜訊
2.訓練資料太少，有限的訓練資料
3.訓練模型過度導致模型非常複雜
往往我們的模型是在訓練資料有限的情況下，找出使損失函式最小的最優模型，然後將該模型泛化於所有資料的其它部分。這是機器學習的本質！
過擬合，欠擬合，不收斂，泛化能力的通俗理解
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過擬合的通俗理解以及解決辦法
好比你想學習追妹子。先找你表妹問喜歡什麼，表妹說她喜歡乾淨帥氣的男生，還說她喜歡周杰倫，喜歡火鍋，喜歡酸菜魚，合計一百條規矩。你規規矩矩地按照要求學習，終於符合表妹的一切要求，0 error，訓練完成，超級自信準備出去試試追個妹子。可是換了個妹子，發現學到的似乎沒想象中有用。第二個妹子只要你乾淨帥氣...
通俗理解偏差和方差 過擬合 正則化
1.解釋一下偏差和方差？在統計學中，偏差和方差是用來衡量模型的好壞的。偏差是指模型的 值的期望和真實值之間的差距。偏差越大，值越偏離真實資料。方差是指 值的分布範圍。方差越大，分布越分散。2.為什麼會出現過擬合的現象？過擬合是指模型在訓練集上達到了非常高甚至是100 的準確率，但是在測試集上的結果確...