模型容量
拟合各种函数的能力
低容量的模型难以拟合训练数据
高容量的模型可以记住所有的训练数据
模型容量的影响
估计模型容量
难以在不同的种类算法之间比较： 例如树模型和神经网络
给定一个模型的种类，将有两个主要因素：参数的个数，参数值的选择范围
VC维
统计学习理论的一个核心思想
对于一个分类模型，VC等于一个最大的数据集的大小，不管如何给定标号，都存在一个模型来对它进行完美分类。
VC维的用处：
提供为什么一个模型好的理论依据，它可以衡量训练误差和泛化误差之间的间隔；但深度学习中很少使用，衡量不是很准确，计算深度学习模型的VC维很困难。
数据的复杂度
多个重要因素：样本个数，每个样本的元素个数，时间、空间结构，多样性
总结
模型容量需要匹配数据复杂度，否则可能导致欠拟合和过拟合
统计机器学习提供数学工具来衡量模型复杂度
实际中一般靠观察训练误差和验证误差。
为了理解模型复杂度和训练数据集⼤小对⽋拟合和过拟合的影响，下⾯我们以多项式函数拟合为
例来实验。⾸先导⼊实验需要的包或模块。
我们将⽣成⼀个⼈⼯数据集。在训练数据集和测试数据集中，给定样本特征x，我们使⽤如下的
三阶多项式函数来⽣成该样本的标签：
y = 1.2x − 3.4x^2 + 5.6x^3 + 5 + ϵ,
其中噪声项ϵ服从均值为0、标准差为0.1的正态分布。训练数据集和测试数据集的样本数都设为100。
看一下前2个样本。 
实现一个函数来评估模型在给定数据集上的损失。 
定义训练函数。
使用三阶多项式函数，它与数据生成函数的阶数相同。
看看线性函数拟合，减少该模型的训练损失相对困难。 在最后一个迭代周期完成后，训练损失仍然很高。 当用来拟合非线性模式（如这里的三阶多项式函数）时，线性模型容易欠拟合。
让我们尝试使用一个阶数过高的多项式来训练模型。 在这种情况下，没有足够的数据用于学到高阶系数应该具有接近于零的值。 因此，这个过于复杂的模型会轻易受到训练数据中噪声的影响。 虽然训练损失可以有效地降低，但测试损失仍然很高。 结果表明，复杂模型对数据造成了过拟合。
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