图一：欠拟合——模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 图二：正常拟合； 图三：过拟合——模型拟合度好过头了。
a. 根本原因： 特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； b. 解决方法： 增加特征维度，增加训练数据；
a.根本原因： 特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。 b.解决方法： 1)减少特征维度；2)正则化，降低参数值。
过拟合主要是有两个原因造成的： 数据太少+模型太复杂
1. 获取更多数据： 从数据源头获取更多数据；数据增强（Data Augmentation） ; 2. 使用合适的模型： 减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力； 3. dropout; 4. 正则化， 在训练的时候限制权值变大； 5. 限制训练时间； 通过评估测试； 6. 增加噪声 Noise： 输入时+权重上（高斯初始化）； 7. 数据清洗(data ckeaning/Pruning)： 将错误的label 纠正或者删除错误的数据； 8. 结合多种模型： Bagging用不同的模型拟合不同部分的训练集；Boosting只使用简单的神经网络。
1、观察值与真实值存在误差 2、数据太少，无法描述问题真是分布 **3、
正则化是机器学习中最常见的过拟合解决方法，在损失函数中加入正则项来惩罚模型的参数，以此来降低模型的复杂度，常见的添加正则项的正则化技术有L1，L2正则化。
1）L1正则化： L1正则化是基于L1范数的，且得出的参数是稀疏的。 J = J 0 + α ∑ w ∣ w ∣ J=J_0+\alpha\sum_{w}|w| J=J0+αw∑∣w∣ 上述公式，J是我们的损失函数，在损失函数优化时，我们要使得损失函数无限小，要满足这个结果，表达式中的第二项也必须无限小。
2）L2正则化： 原理和L1正则中差不多，但是L2正则化不会获得稀疏解，只会将对模型贡献不大的特征所对应的参数置于无限小的值，以此来忽略该特征对模型的影响。 J = J 0 + α ∑ w w 2 J=J_0+\alpha\sum_{w}w^2 J=J0+αw∑w2
正则化都是在通过控制模型参数的大小来降低模型的复杂度。
是决策树中一种控制过拟合的方法。 它有 预剪枝和后剪枝 这两种，常见的是两种方法一起使用。 1）预剪枝： 通过在训练过程中控制树深、叶子节点数、叶子节点中样本的个数等来控制树的复杂度； 2）后剪枝： 在训练好树模型之后，采用交叉验证的方式进行剪枝以找到最优的树模型。
它主要是用在神经网络中的，在神经网络的训练过程中我们会初始化一组较小的权值参数，此时模型的拟合能力较弱，通过迭代训练来提高模型的拟合能力，随着迭代次数的增大，部分的权值也会不断的增大。 如果我们提前终止迭代可以有效的控制权值参数的大小，从而降低模型的复杂度。
权值共享最常见的就是在卷积神经网络中，权值共享的目的旨在减小模型中的参数，同时还能较少计算量。在循环神经网络中也用到了权值共享。
是深度学习中的一种避免过拟合的方法（没办法，深度学习模型太复杂，容易过拟合），添加噪声的途径有很多，可以在输入数据上添加，增大数据的多样性，可以在权值上添加噪声，这种方法类似于L2正则化。
BM算法是一种非常有用的正则化方法，而且可以让大型的卷积神经网络快速收敛，同时还能提高分类的准确率，而且可以不需要使用局部响应归一化处理，也可以不需要加入Dropout。BM算法会将每一层的输入值做归一化处理，并且会重构归一化处理之后的数据，确保数据的分布不会发生变化。
而且有很多变种，比如Layer Normalization，在RNN或者Transformer中用的比较多。
上面的几种方法都是操作在一个模型上 ，通过改变模型的复杂度来控制过拟合。另一种可行的方法是结合多种模型来控制过拟合。
Bagging和Boosting是机器学习中的集成方法，多个模型的组合可以弱化每个模型中的异常点的影响，保留模型之间的通性，弱化单个模型的特性。
Dropout是深度学习中最常用的控制过拟合的方法，主要用在全连接层处。Dropout方法是在一定的概率上（通常设置为0.5，原因是此时随机生成的网络结构最多）隐式的去除网络中的神经元，具体如下图 Dropout控制过拟合的思想和机器学习中的集成方法中的bagging类似，在每个batch更新的网络结构都有所不同，也就相当于在训练时有很多个不同的子网络，在每次迭代时dropout的神经元都不一样，因此对于整个模型参数而言，每次都会有一些参数不被训练到。Dropout会导致网络的训练速度慢2、3倍，而且数据小的时候，Dropout的效果并不会太好。 因此只会在大型网络上使用。
