摘要：官网 https://www.tensorflow.org/ ML基础 欠拟合 样本不够或算法不精，测设样本特质未学到 拟合完美 恰当地拟合测试数据，泛化能力强 过拟合 定义：算法过于贴合数据 如何解决过拟合:降低数据量、正则化、Dropout(减少神经网络) why DL DL前提 大数据、强计算 阅读全文