拓展：
当假设空间含有不同复杂度(如不同参数数量)的模型时，就要进行模型选择。如果过度追求在训练数据集上误差小的模型，那么选出来的模型在测试数据集上的误差就可能很大，此时模型过拟合了训练数据集，图1显示了训练误差和测试误差与模型复杂度之间的关系。
所以模型选择时应特别注意防止过拟合，本文首先回顾了过拟合，之后介绍防止过拟合常用的方法之一——交叉验证。
过拟合
若训练得到的模型的复杂度超过真实模型的复杂度，就称发生了过拟合，反之为欠拟合。过拟合发生的原因是训练数据集中存在随机噪声和确定性噪声。
(注：图片来自 Tutorial Slides by Andrew Moore)