在调整一个模型的过拟合的问题时可以有较多的方法，吴恩达在视频中给出了L2正则化、dropout正则化、数据扩增、early stoping（损失值与迭代次数的函数）等方法，具体的解释可以了解一下吴恩达深度学习的笔记136页：
https://download.csdn.net/download/livan1234/10565750
但是对常规的机器学习方法没有没有做较多的描述，此处做一些补充。
在数据的建模过程中会出现过拟合和欠拟合的问题，欠拟合的问题可以通过数据扩增来实现，过拟合问题除了L2、dropout、early stop还可以通过图形化的方式来解决，主要是采用一些机器学习方面的知识点完成。
过拟合和欠拟合在模型方面主要体现在方差和偏差上，过拟合的模型方差一般比较大，欠拟合的模型一般偏差比较大，所以可以直接将过拟合的问题转化成解决方差和偏差的问题。
- 方差/偏差分析图：
常见的损失函数公式为：
这两个函数对应的图形为：
这个函数是损失值与函数维度的函数，模型数据的维度会影响模型的效果：
2、正则化方程L2的参数调整：
正则化函数本身是为了调整过拟合的问题，中间会产生一个调整参数，上面的模型是为了确定正则化调整参数，测试集与训练集会产生一个与参数相关的函数，如上图，测试集的最低点对应的参数值即为最稳定的参数点。
3、学习曲线：
学习曲线主要是训练集和测试集关于误差与训练集实例数量m的函数，当数据量较少时训练集的误差较少，测试集的误差较大，随着数据量的增加，训练集的误差与测试集的误差逐渐接近，当训练集的误差与测试集的误差稳定时，对应的数据规模就是最好的规模值。
总结对应的方法为：
上面为通过图形方式解释的模型过拟合的问题，具体的细节可以在斯坦福大学的教程中探索，资料地址为：https://download.csdn.net/download/livan1234/10565723
本文只是将两本书的内容做一次汇总，有纰漏的地方请指正。