时间：2024-02-21 21:01:33
参考内容一：
1、机器学习。计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
2、过拟合。学习器把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，所导致的泛化性能下降。
3、欠拟合。对训练样本的一般性质尚未学好，模型不能在训练集上获得足够低的误差。
参考内容二：
1、机器学习：通过算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者
2、过拟合：在训练集上误差低，测试集上误差高。
3、欠拟合：模型在训练集上误差很高。
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