机器学习基石：13 Hazard of Overfitting
泛化能力差和过拟合：
引起过拟合的原因：
1）过度VC维（模型复杂度高）------确定性噪声；
2）随机噪声；
3）有限的样本数量N。
具体实验来看模型复杂度Qf/确定性噪声、随机噪声sigma2、样本数量N对过拟合的影响：
尽量避免过拟合：
1)从简单模型开始：降低模型复杂度；
2)data cleaning/data pruning：去noise；
3)data hinting（线索）：增加样本数量；
4)regularization：正则化；
5)validation：验证。
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