AI笔记: 过拟合和欠拟合、相关案例、机器学习中常用正则项
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本文探讨了机器学习中的过拟合和欠拟合现象，通过相关案例解释了模型复杂度对训练和测试误差的影响。介绍了正则项在减轻过拟合中的作用，特别是L2正则化，并展示了不同正则参数对模型性能的影响。通过调整正则参数，可以在训练误差和模型复杂度之间找到平衡，提高模型的泛化能力。
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