在科技领域中,机器学习已逐渐成为解决各种复杂问题的有力工具。然而,在训练模型的过程中,我们常常会遇到两个关键问题:过拟合和欠拟合。这两个问题不仅影响模型的性能,还可能导致模型在实际应用中无法取得理想的效果。本文将从科技的角度对过拟合和欠拟合进行深入探讨,旨在为读者提供全面的理解和解决策略。
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