獨家 | 淺析機器學習中的自由度

作者：Jason Browniee 翻譯：張若楠 校對：林鶴衝 本文長度爲2800字，建議閱讀8分鐘 本文介紹了自由度的概念，以及如何判斷統計學模型和機器學習模型中的自由度。 標籤：數據處理 自由度是統計和工程學的重要概念，它通常用於總結在人們在計算樣本統計或統計假設檢驗統計量時所使用的數據量。在機器學習中，自由度可以指模型中的參數數量，例如線性迴歸模型中的係數數量或深度學習神經網絡中的權重數量。

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