拟合的几种类型
欠拟合(underfitting)，或者叫作叫做高偏差(bias)。函数曲线基本偏离所有训练数据，无法用于预测新数据
过拟合(overfitting)，也叫高方差(variance)。函数曲线连接所有训练数据，上下波动严重，用于预测也会不稳定。但这也就面临函数可能太过庞大的问题，变量（特征）过多
解决欠拟合：加特征变量
解决过拟合：1，尽量减少选取变量的数量。2，正则化。正则化中我们将保留所有的特征变量，但是会减小特征变量的数量级（参数数值的大小θ(j)）。
正则化
。。。。。
