機器學習中的噪音（機器學習基石）

noise的產生 在機器學習中我們在獨立隨機抽樣的時候會出現一些搞錯的信息，這些錯誤的數據我們稱之爲雜訊（或者噪音  noise），一般可以歸結爲一下兩種（以二分爲例）： 輸出錯誤：1.同樣的一筆數據會出現兩種不同的評判  2.在同樣的評判下會有不同的後續處理。 輸入錯誤：1.在收集數據的時由於數據源的隨機性會出現錯誤（比如說，客戶在填信息的時候出現的誤填） noise的情況下VC維度的可用性 在

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