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过拟合，在AI领域多指机器学习得到模型太过复杂，导致在训练集上表现很好，然而在测试集上却不尽人意。过拟合（over-fitting）也称为过学习，它的直观表现是算法在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。
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