用大白話講講幾個機器學習中的重要概念

此次的文章是對於周志華所著的《機器學習》一書第二章模型評估與選擇的讀書筆記，仍是以問答的形式儘可能通俗地對一些基本的概念做一個總結。web 一 在模型訓練中經常會過擬合，能不能跟一個小白講講什麼是過擬合？ 先來看看官方原話是怎麼說的：當學習器把訓練樣本以爲‘太好了’的時候，極可能已經把訓練樣本自身的一些特色看成了全部潛在樣本都會具備的通常性質，這樣就會致使泛化能力的降低，這就是所謂的過擬合。 哎，

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