Underfitting（欠擬合）
可能原因:
模型選擇過於簡單，表現力不足（如線性模型處理高度非線性問題）。模型表現不足，無法捕捉數據中的模式或規律。
通常是因為模型過於簡單（如使用太少的參數或低容量模型）或訓練時間不足。
Overfitting（過擬合）
可能原因:
模型過於複雜（如過深的神經網絡或多項式次數過高）。
訓練數據量不足，導致模型對少量數據過度擬合。
缺乏正則化機制（如L1、L2正則化）。
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/31
今年嘗試往不同領域去學習
甚至裸辭參加AI職訓班
雖然成長的幅度沒有想像的那麼好
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達到心中所想的目標
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2024/12/25
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