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过拟合是训练样本中表现得过于优越。

所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在测试数据集中表现不佳，属于（ ）。

过拟合是因为训练样本太多了，把训练的规律都拟合进去了。

过拟合是指由于训练样本不足，导致测试结果不堪用

如果说线性回归模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下列说法正确的是（）。