转自 ：http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73598857 学习曲线是什么？ 学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过高 ...

[模型优化]模型欠拟合及过拟合判断、优化方法 一、模型欠拟合及过拟合简介 模型应用时发现效果不理想，有多种优化方法，包含： 添加新特征 增加模型复杂度 ...

什么是欠拟合 训练样本被提取的特征比较少，导致训练出来的模型不能很好地匹配，表现得很差，甚至样本本身都无法高效的识别 什么是过拟合 所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。过拟合就是学到了很多没必要的特征，遇到了新样本这些错误 ...

过拟合和欠拟合是在网络训练中常常碰到的问题 过拟合（overfit）：训练误差小，但是对于测试集上的误差很大。可能模型过于复杂，训练中只”记住”了训练样本，然而其泛化误差却很高。 欠拟合（underfit）：训练误差很大，无法找到合适的函数描述数据集 下面介绍这两种情况下 ...

1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中，我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例，这里给出7-18岁男生的身高标准（数据来源：7 岁～18 岁儿童 ...

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合 第二张 ...

　　机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力称为模型的泛化能力。 　　欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因 ...

过拟合、欠拟合以及解决方法 训练误差和泛化误差 在机器学习中，我们将数据分为训练数据、测试数据（或者训练数据、验证数据、测试数据，验证数据也是训练数据的一部分。）训练误差是模型在训练数据集上表现出来的误差，泛化误差（也可称为测试误差）是在测试数据集上表现出来的误差的期望。，例如线性回归用到 ...