機器學習 統計學習方法筆記（三）
訓練誤差與測試誤差 一般情況下，我們將數據集分爲兩大類：訓練集和測試集。（有的時候分成三部分：訓練集、驗證集、測試集）。 訓練誤差是指模型在訓練集上的誤差，反映的是模型的學習能力。 訓練誤差是模型關於 訓練數據集的平均損失：
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