摘要： 一、过拟合欠拟合及其解决方案 知识点记录 模型选择、过拟合和欠拟合： 训练误差和泛化误差： 训练误差 ：模型在训练数据集上表现出的误差， 泛化误差 ： 模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，常常用测试数据集上的误差来近似。 二者的计算都可使用损失函数（平方损失、交叉熵） 机器学习模型应关注 阅读全文