## 过拟合与欠拟合
> 问题：训练集数据训练得很好，误差也不大，在测试集上有问题 原因：学习特征太少，导致区分标准太粗糙，不能准确识别处目标
- 欠拟合：特征太少
- 过拟合：特征过多
特征选择：
- 过滤式：低方差特征
- 嵌入式： 正则化，决策树，神经网络
该课程属于 1446-肖同学-算法方向-计算机视觉-就业：否 请加入后再学习
## 过拟合与欠拟合
> 问题：训练集数据训练得很好，误差也不大，在测试集上有问题 原因：学习特征太少，导致区分标准太粗糙，不能准确识别处目标
- 欠拟合：特征太少
- 过拟合：特征过多
特征选择：
- 过滤式：低方差特征
- 嵌入式： 正则化，决策树，神经网络
