Machine Learning-過擬合和欠擬合問題
過擬合（訓練樣本自身特點及非一般特性當作重要特性）
模型學習的太好，記住了樣本的非一般特性。個人理解為比如對人的特徵（鼻、耳、嘴等）學習效果良好。假如訓練資料為黃人和黑人的樣本圖片。模型可以在訓練資料表現出色，根據特徵進行分類。此時過擬合就是指訓練過程中記著一些非重要特徵。例如，黃人和黑人腳趾甲長度（這為非一般特徵），從而預測新樣本時。原本可以根據一般特徵很輕易的預測是否黃種人。但是由於模型過於強大，預測失敗。
欠擬合
模型學習能力不夠好，即學習到某些一般特性，假如只會根據鼻樑的高低程度來判別是否為黃種人
樣本為：白種人
實際預測為：黃種人（誤以為高鼻樑就是黃種人）
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