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模型的改善與泛化(偏差方差與交叉驗證)
時間 2021-01-06
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跟我一起機器學習系列文章將首發於公衆號:月來客棧,歡迎文末掃碼關注! 上一篇文章筆者介紹了什麼是正則化,以及正則化爲什麼能夠緩解過擬合的原理。從上一篇文章的內容我們可以知道,越是複雜的模型越是可能產生過擬合的現象,這也就爲模型在其它未知數據集上的預測帶來了誤差。但是這些誤差來自哪裏,是怎麼產生的呢?知道這些誤差的來源後對改善我們的模型有什麼樣的幫助呢?下面這篇文章筆者就來介紹關於誤差分析以及模型選
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