Update [4]underfit-and-overfit.mdx

neet-cv · Feb 21, 2023 · ab5831f · ab5831f
1 parent 5c889ff
commit ab5831f
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diff --git a/docs/ch1p2/[4]underfit-and-overfit.mdx b/docs/ch1p2/[4]underfit-and-overfit.mdx
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 接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
 
-> 关于模型复杂度和训练集大小对学习的影响的详细理论分析可参见我写的[这篇博客](https://tangshusen.me/2018/12/09/vc-dimension/)。
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 ### 模型复杂度