機器學習中容易出現的誤區

在機器學習中很多人都可能有一定的誤解，那就是認爲複雜的事物容易出錯，而簡單的事物往往會得到極高的準確率，那麼事實真的是這樣的嗎？在這篇文章中我們詳細的給大家介紹一下這個問題，並給大家介紹一下特徵的相關知識。 其實簡單並不意味着準確。在機器學習中，這通常意味着，給定兩個具有相同訓練錯誤的分類器，兩者中較簡單的可能具有最低的測試錯誤。有關這一說法的證據在文獻中經常出現，但事實上有很多反例，比如「天底下

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