在機(jī)器學(xué)習(xí)尋找假設(shè)的過程中可能會(huì)出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象，那什么是過擬合和欠擬合呢？

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  我們客觀上認(rèn)為，給定一個(gè)假設(shè)空間H，一個(gè)假設(shè)a∈H，如果存在其他的假設(shè)α∈H，使得在訓(xùn)練樣例上a的錯(cuò)誤率比α的小，但在整個(gè)實(shí)例分布上α的錯(cuò)誤率比a的小，那么就說假設(shè)a過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

 一般而言，我們認(rèn)為參數(shù)過多是造成過擬合的原因。其實(shí)，這只是過擬合的一種表現(xiàn)。有的時(shí)候參數(shù)過少也會(huì)造成過擬合，但這種情況出現(xiàn)極其少！舉個(gè)例子，假設(shè)你在做分類任務(wù)，你的訓(xùn)練樣例上只有兩個(gè)（1、outlook=Rain，Wind=Weak、Temperature=Cool，Humidity=Normal，PalyTennis=Yes;2、outlook=Rain，Wind=Weak，Temperature=Cool，Humidity=Strong,PalyTennis=Yes;）,我們依此做一個(gè)分類器。在兩個(gè)訓(xùn)練樣例的情形下，直接可以用特征Humidity進(jìn)行分類，且很好的分類訓(xùn)練樣例。但是稍微學(xué)過的機(jī)器學(xué)習(xí)的人都會(huì)覺得這樣的分類器經(jīng)不起推敲，這是因?yàn)閰?shù)太少了，出現(xiàn)了“黑天鵝”和“白天鵝”的現(xiàn)象。

 至于欠擬合則是因?yàn)樗x參數(shù)太少無(wú)法刻畫出訓(xùn)練樣例的基本關(guān)系，或者是所選的參數(shù)不太好，不能反映問題所需。

（上述只是定性的介紹了欠擬合和過擬合，關(guān)于欠擬合和過擬合定量的介紹以及它們的解決辦法將在以后介紹?。?/p>

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文章題目：過擬合和欠擬合-創(chuàng)新互聯(lián)
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