機器學習筆記——偏差(bias)、方差(variance)與欠擬合(under fit)、過擬合(over fit)

機器學習筆記——偏差bias、方差variance與欠擬合under fit、過擬合over fit 先回顧一下概念 欠擬合（under fit） 過擬合（over fit） 如何區分欠擬合？過擬合？ 泛化能力 泛化能力差的示例 一般的處理方法 ——測試集的引入 泛化能力說明 特殊方法 ——交叉驗證的引入 數據劃分 偏差bias、方差variance與欠擬合under fit、過擬合over fi

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