过拟合和欠拟合

我们更多的关注泛化误差。

第一个模型过于简单,第二个过于拟合。

训练误差会随着模型容量增加,训练误差开始下降;泛化误差会下降,降低到某一个点的时候,开始上升。

模型足够复杂,通过各种手段控制模型容量,使得最后泛化误差往下降。

通过控制这两个属性来控制模型的复杂度。

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