核心挑战：模型拟合的艺术
训练模型就像教育一个学生，我们既不希望他死记硬背，也不希望他敷衍了事。在“刚刚好”的学习状态和“过度”或“不足”之间找到平衡，是机器学习中最核心的挑战之一。
过拟合 (Overfitting) 与 欠拟合 (Underfitting)
过拟合：死记硬背的学生
模型过于复杂，把训练数据中的噪声和细节都学了进去，导致在训练集上表现极好，但在新的测试数据上表现很差。它失去了泛化能力。
欠拟合：敷衍了事的学生
模型过于简单，连训练数据中的基本规律都没有学到。它在训练集和测试集上表现都很差。
动手试试：
下面的散点图是我们的“考题”。点击按钮，看看不同复杂度的模型（拟合曲线）是如何学习这些数据的。
偏差-方差权衡 (Bias-Variance Tradeoff)
模型的总误差可以分解为偏差 (Bias)、方差 (Variance)和不可约减的误差。这是一个此消彼长的关系：
- 高偏差 (High Bias): 模型做了过强的假设，过于简单，导致欠拟合。就像一个射手总是稳定地射偏靶心。
- 高方差 (High Variance): 模型对训练数据过于敏感，一点点扰动都会让模型结果产生巨大变化，导致过拟合。就像一个射手每次射击都离得很散。
动手试试：
拖动滑块来调整“模型复杂度”。观察偏差（训练误差）和方差（训练与验证误差之差）如何变化，找到总误差最低的“最佳平衡点”。
偏差 (Bias)
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方差 (Variance)
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总误差
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