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过拟合和欠拟合
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。
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。
