DL&ML基礎學習三
機器學習中泛化誤差等於偏差的平方+方差+噪聲。傳統的機器學習方法難點在於一個是解決過擬合和欠擬合問題，另一個所有的傳統機器學習方法都需要提供數據的特徵，而特徵需要人爲定義，特徵定義的好壞直接決定模型的性能。以神經網絡爲代表深度學習技術一大特點就在於不用事先定義特徵，因爲神經網絡可以自己抽取特徵，而且效果很好，但是仍然具有不可解釋性，而且也是面臨過擬合欠擬合的問題。另外統計學習學習的必須是有規律的事
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