我是8位的

摘要： 我们希望机器学习得到好的模型，该模型能够从训练样本中找到一个能够适应潜在样本的普遍规律。然而，如果机器学习学的“太好”了，以至把样本的自身特点当作潜在样本的一般特性，这就使得模型的泛化能力（潜在样本的预测能力）下降，从而导致过拟合。反之，欠拟合就是学习的“太差”，连训练样本都没有学好。 阅读全文