摘要： 本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型。所谓泛化能力，是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能。这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念：欠拟合和过拟合。如果一个模型在训练数据上表现非常好，但是在新数据集上性能很差，就是过拟合，反之，如果在训练数据集和新数据集上表现都很差，就是欠拟合，如下图所示 其中蓝叉点表示训练数据，蓝色的线表示学到的模型。左边学到的模型不能很好的描述训练数据，模型过于简单，是欠拟合(Under-fitting)。中 阅读全文