为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？

一般在机器学习中，将学习器在训练集上的误差称为训练误差或者经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。显然我们希望得到泛化误差小的学习器，但是我们事先并不知道新样本，因此实际上往往努力使经验误差最小化。然而，当学习器将训练样本学的太好的时候，往往可能把训练样本自身的特点当做了潜在样本具有的一般性质。这样就会导致泛化性能下降，称之为过拟合，相反，欠拟合一般指对训练样本的一般性质尚未学习好，在训练集上仍然有较大的误差。

欠拟合：一般来说欠拟合更容易解决一些，例如增加模型的复杂度，增加决策树中的分支，增加神经网络中的训练次数等等。

过拟合：一般认为过拟合是无法彻底避免的，因为机器学习面临的问题一般是np-hard,但是一个有效的解一定要在多项式内可以工作，所以会牺牲一些泛化能力。过拟合的解决方案一般有增加样本数量，对样本进行降维，降低模型复杂度，利用先验知识(L1,L2正则化)，利用cross-validation，early stopping等等。