Regularization Overfitting (과적합):원인: 데이터가 적을 경우, 복잡한 데이터일 경우(변수가 너무 많음, weights이 큰 경우)정의: 모델이 훈련 데이터에 너무 밀접하게 맞춰져서 생성되는 오류입니다. 이 경우, 모델은 훈련 데이터의 노이즈와 잡음까지 학습하여, 새로운 데이터나 테스트 데이터에 대해서는 일반화를 잘 수행하지 못합니다.특징:모델이 훈련 데이터에서는 매우 높은 성능을 보이지만, 테스트 데이터나 실제 적용 시에는 성능이 저하됩니다.복잡한 모델(많은 파라미터를 가진)이 과적합될 위험이 더 큽니다.해결 방법:데이터 양 증가, 불필요한 변수 제거, weights 줄이기, 교차 검증, 정규화 기법 적용, 간단한 모델 사용 등이 있습니다.Underfitting (과소적합):원인..