过拟合与欠拟合：定义、原因及解决方案

这篇文章详细介绍了机器学习中的过拟合和欠拟合问题。过拟合指模型过于复杂，导致对训练数据表现良好但在新数据上效果差；欠拟合则是模型过于简单，无法捕捉数据的基本模式。文章探讨了识别这两种问题的方法以及应对策略，包括正则化、交叉验证、特征选择等技术，以帮助构建既能捕捉重要模式又能泛化到新数据的模型。

过拟合 (1) 欠拟合 (1) 正则化 (1) 交叉验证 (1) 特征选择 (1) 学习曲线 (1)
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