什么是机器学习的过拟合和欠拟合
对于一个监督学习模型来说， 过小的特征集合使得模型过于简单，过大的特征集合使得模型过于复杂 。
对于特征集过小的情况，称之为 欠拟合（ underfitting ）
对于特征集过大的情况，称之为 过拟合（ overfitting ）
学习人工智能要准备哪些基础知识？
下面我大致讲一下:
1.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
2. 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
希望能够帮助到你，并能得到你的采纳。谢谢！
