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@@ -4,6 +4,8 @@
 $l^i(\mathbf{w}, b) = \frac{1}{2}( \hat{y}^i - y^i)$
 损失函数我们则采用平方误差的均值：
 $L(\mathbf{w}, b) = \frac1n\sum_{i=1}^{n} l^i(\mathbf{x}, b)$
+## 过拟合与欠拟合
+训练误差是在训练数据集上的误差，泛化误差是在普遍数据集上的误差，一般来说，欠拟合一般指在训练数据集上精本就度不高，导致泛化性能较差，过拟合指在过于拟合训练数据集中的样本,导致泛化性能较差。
 # 优化算法
 - 随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent)
   通过不断在损失函数递减方向上更新参数来降低误差。
@@ -12,3 +14,4 @@ $L(\mathbf{w}, b) = \frac1n\sum_{i=1}^{n} l^i(\mathbf{x}, b)$
   其中$\eta$代表学习率
 # 激活函数
 在MLP中，由于多个线性层叠加，最终的结果和单层感知机并无区别，加入激活函数后，可以破坏这种线性叠加。
+常用的有sigmoid、ReLU、tanh等函数。
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