利用学习曲线判断是否过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合的处理：
其实不全啊，不想补了
过拟合原因：
1、数据N太小
2、噪声数据
3、模型过于复杂
过拟合：1）找更多的数据来学习，2)增大正则化系数 3）减少特征的个数（不太推荐）
欠拟合：1）找更多的特征 2)减少正则化系数