在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象？
过拟合是模型对训练数据进行过拟合时，反映在评价指标中。 也就是说，模型在训练集中表现良好，但在测试集和新数据中表现不佳。
拟合不足意味着模型在训练和预测中都行不通。 如果用模型数据上的偏差和方差指标表示的话。 在拟合不足的情况下，偏差和方差比较大；在拟合超过的情况下，偏差小但方差大。
如何减少过拟合和欠拟合
L1和L2正则先验分别遵循什么分布？
由于L1的分布，目标函数容易与有限的L1限制函数在“角”处相交。
这里的pw写为x---w
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什么是数据不平衡，怎么解决？
数据不均衡主要是指在监控机器学习的任务中，样本标签值分布不均匀。 这使模型倾向于将结果预测为具有大量样本标签分布的值，从而降低了少数样本的预测性能。 大多数常用的机器学习算法对不平衡数据集不起作用。
解决方法：
1 .重新抽样训练集
a .欠采样减少丰富的类大小以平衡数据集
b .过采样通过增加稀有样本和使用重复来合成自举或少数类
2 .使用非均衡数据集设计模型
a .用成本函数惩罚稀有类别的错误分类。
什么是Duy :嵌入式？ 能通俗易懂地告诉我吗？ ”
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例如，一种叫老虎的动物可以用vector (0，1，0，0，0 )表示，通过嵌入式)表示为0.23，0.12。 这种表示方法是通过训练数据训练出来的。