今天郭江师兄在实验室讲解了全体机器学习会第一章的知识，大家讨论了一下过拟合的知识，这里我根据自己的理解，整理了一下原因，力求同最通俗的语言来描述，可能不是太严谨，但是总体思想能保证正确！
一、过拟合的概念？
首先我们来解释一下过拟合的概念？
过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！下图给出例子：
我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象，过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。在训练集上的准确率和在开发集上的准确率画在一个图上如下：
从图中我们能够看出，模型在训练集上表现很好，但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合的特征！
二、模型出现过拟合现象的原因
发生过拟合的主要原因可以有以下三点：
（1）数据有噪声
（2）训练数据不足，有限的训练数据
（3）训练模型过度导致模型非常复杂
下面我将分别解释这三种情况（这里按自己的理解解释，欢迎大家交流）：
（1）数据有噪声
为什么数据有噪声，就可能导致模型出现过拟合现象呢？
所有的机器学习过程都是一个 search 假设空间的过程！我们是在模型参数空间搜索一组参数，使得我们的损失函数最小，也就是不断的接近我们的真实假设模型，而真实模型只有知道了所有的数据分布，才能得到。
往往我们的模型是在训练数据有限的情况下，找出使损失函数最小的最优模型，然后将该模型泛化于所有数据的其它部分。这是机器学习的本质！
那好，假设我们的总体数据如下图所示：
（我这里就假设总体数据分布满足一个线性模型 y = kx+b, 现实中肯定不会这么简单，数据量也不会这么少，至少也是多少亿级别，但是不影响解释。反正总体数据满足模型 y）
此时我们得到的部分数据，还有噪声的话，如图所示：
（红色数据点为噪声）
那么由上面训练数据点训练出来的模型肯定不是线性模型（总体数据分布下满足的标准模型），比如训练出来的模型如下：
那么我拿着这个有噪声训练的模型，在训练集合上通过不断训练，可以做到损失函数值为 0，但是拿着这个模型，到真实总体数据分布中（满足线性模型）去泛化，效果会非常差，因为你拿着一个非线性模型去预测线性模型的真实分布，显而易得效果是非常差的，也就产生了过拟合现象！
（2）训练数据不足，有限的训练数据
当我们训练数据不足的时候，即使得到的训练数据没有噪声，训练出来的模型也可能产生过拟合现象，解释如下：
假设我们的总体数据分布如下：
（为了容易理解，假设我们的总体数据分布满足的模型是一个二次函数模型）
我们得到的训练数据由于是有限的，比如是下面这个：
（我只得到了 A，B 两个训练数据）
那么由这个训练数据，我得到的模型是一个线性模型，通过训练较多的次数，我可以得到在训练数据使得损失函数为 0 的线性模型，拿这个模型我去泛化真实的总体分布数据（实际上是满足二次函数模型），很显然，泛化能力是非常差的，也就出现了过拟合现象！
（3）训练模型过度导致模型非常复杂
训练模型过度导致模型非常复杂，也会导致过拟合现象！这点和第一点俩点原因结合起来其实非常好理解，当我们在训练数据训练的时候，如果训练过度，导致完全拟合了训练数据的话，得到的模型不一定是可靠的。
比如说，在有噪声的训练数据中，我们要是训练过度，会让模型学习到噪声的特征，无疑是会造成在没有噪声的真实测试集上准确率下降！
好了，到这里本文要讲的内容已经讲完了，我根据自己的理解，试图通俗的讲解产生过拟合的原因，希望能够让更多的人有一个直观的理解~ 真心希望对大家有帮助，欢迎大家指错交流~
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