过拟合表现:在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声和outliers. 正则化则是对模型参数添加先验，使得模型复杂度较小，对于噪声以及outliers的输入扰动相对较小。
过拟合原因:训练样本数据量过小
The Problem of Overfitting
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