训练误差 ：训练集上的误差 泛化误差 ：测试集上的误差 训练误差的期望小于或等于泛化误差，因为一直在训练训练集。训练误差的降低不等于泛化误差的降低。但机器学习的真正目的是降低泛化误差。
验证集 ：可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。如从给定的训练集中选一些做验证集。 K折交叉验证 ： 节省数据。把原始训练数据集分割成
过拟合 欠拟合 循环神经网络 循环 梯度 神经网络 解决方案
帮助他人，成就自己。
人生最大成功就是伸出热情而温暖的双手，尽自己所能去帮助身边的每一个人，只要无私的奉献，就会收获到美好的生活。
1024问感谢每一位朋友的帮助和支持。
