林軒田機器學習基石課程個人筆記-第十六講

上一講學習了通過驗證的方法來避免過擬合現象的發生，這一講來學習幾個在學習過程中重要的幾個原則，並對這門課做一個簡單的總結和對後面的學習做一個展望 第一個就是奧卡姆剃刀原則：在能解釋清楚某個東西的基礎上，能用簡單的話就不要用複雜的 它反映到機器學習上是個什麼意思呢？它指的是在所有可能選擇的模型中，我們應該選擇能夠很好地解釋已知數據並且十分簡單的模型。比如之前的例子中，我們能用低階的模型取得比較好的效

>>阅读原文<<