机器学习的核心目标是在未见过的新数据上实现准确预测。 当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳时，即出现“过拟合”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式，从而丧失了在新数据上的泛化能力。 那么，过拟合的根本原因是什么？具体来说， ...