什么是过拟合所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。举个例子：现在我训练一个模型来识别狗狗，训练的数据恰好全是二哈的图片，结果多次迭代后把二哈的全部特点都识别成狗狗特有的了（比如二哈的颜色、和爱拆家的特点等）。这样如果我去识别一只金毛的时候则无法识别。这就是过拟合。 简单的一句话就是机器模型学到了太...