过拟合就是Ein很小，而Eout很大的情况。产生过拟合的三个原因是，使用了过大的VC维，噪声，数据量太小：

《机器学习基石》---过拟合风险

 

2 如何解决过拟合

（1）从简单的model开始做；

（2）数据清理／裁剪：

（3）收集更多的数据；

（4）数据提示；

（5）正则化（后面介绍）；

（6）验证（后面介绍）。

 

数据清理／裁剪：数据清理指修正标签，数据裁剪是指直接删除标签错误的数据。

数据提示：相当于自己构造一些新的样本。例如手写数字，把原来的图片稍微旋转和平移得到新的样本。