所謂過擬合（over-fitting）其實就是所建的機器學習模型或者是深度學習模型在訓練樣本中表現得過於優越，導致在驗證資料集以及測試資料集中表現不佳。
解決方法：
終我們會在一定範圍內求出最優解，最後損失函式不斷趨近0。那麼我們可以在所定義的損失函式後面加入一項永不為0的部分，那麼最後經過不斷優化損失函式還是會存在。其實這就是所謂的「正則化」。
所謂欠擬合呢（under-fitting）？相對過擬合欠擬合還是比較容易理解。還是拿剛才的模型來說，可能二哈被提取的特徵比較少，導致訓練出來的模型不能很好地匹配，表現得很差，甚至二哈都無法識別。
參考：
過擬合和欠擬合 深入理解過擬合與欠擬合
偏差是指我們忽略了多少資料，而方差是指我們的模型對資料的依賴程度。說你想學英語。你沒有先前的語言知識，但你聽說最偉大的英國作家是莎士比亞。乙個自然的行動方式當然必須是將自己鎖定在圖書館並記住他的作品。經過一年的學習，你從學業中走出來，前往紐約市，並向你看到的第乙個人打招呼，good dawning ...
過擬合和欠擬合
嘗試不同的模型 既然有一種可靠的方法來測量模型精度，那麼可以嘗試使用其他模型，並檢視哪種模型可以提供最佳 但是對模型有什麼選擇？可以在scikit learn的文件中看到決策樹模型有很多選項 比您長期想要或需要的更多 最重要的選項決定了樹的深度。回想一下這個微課程的第一課，樹的深度是衡量它在進行 之...
欠擬合和過擬合
解決欠擬合問題，可以從以下三個方面入手 1 增加特徵項 在大多數情況下出現過擬合是因為沒有準確把握資料的主要特徵，可以嘗試在模型中加入更多的和原始資料有重要相關性的特徵來尋連搭建的模型，著牙嗎嗯得到的模型可能會有更好的泛化能力。2 構造複雜的多項式 3 減少正則化引數 解決過擬合問題 1 增大訓練的...