在机器学习模型训练中，如何判断模型出现过拟合或欠拟合？针对这两种情况，分别有哪些常用的解决方式？

回答思路

1. 准确解释过拟合与欠拟合的含义及典型表现
2. 说明通过训练集与验证集误差对比来识别的具体方法
3. 能列举过拟合的常用解决办法，如正则化、数据增强、早停等
4. 能列举欠拟合的常用解决办法，如增加模型复杂度、特征工程等