機器學習筆記：模型評估與選擇

— 本博客內容主要來自周志華著《機器學習》及網上相關資源，用於個人的學習記錄，禁止轉載。 1.方差-偏差均衡 機器學習的目標是學得的模型能夠很好地應用於」新樣本「，而不是僅僅在訓練樣本上工作的很好。學習得到的模型應用於新樣本的能力，稱爲」泛化」（generalization）能力。儘管訓練集通常只是樣本空間的一個很小的採樣，我們人希望它能夠很好地反映整個樣本空間的特性，否則就很難期望在訓練集上學得

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