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阐述一下过拟合和欠拟合现象？
难度：初级
模型（在训练集和验证集上都）无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；模型的训练误差远小于它在验证/测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。
上一题
阐述一下梯度消失和梯度爆炸，并分别解释一下是什么引起的这些现象？
写一下贝叶斯公式？
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