機器學習基石第十六週筆記

一.Occam’s Razor 這一節將會是最後一節，主要講解了機器學習中的幾個比較經典的原則（錦囊妙計）。 1. 奧卡姆剃刀原則:一個模型越簡單越好，將模型不必要的地方最好去掉。 那麼怎麼判斷一個模型是不是簡單的呢？ 首先一個簡單的模型一般具有較少的係數。 且一個簡單的假設空間是選出一個簡單模型的充分非必要條件。 那麼爲什麼越簡單越好呢？ 首先越簡單的假設空間的成長函數就越低，這樣我們就越不能簡

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