統計學習方法筆記——第一章 統計學習方法概論（3）

1   模型選擇與評估     一個模型，若對數據的預測值與真實值很接近，那麼便是一個好的模型。換句話說，好的模型對數據的預測能產生更小的誤差。而誤差分爲兩種：基於訓練集的訓練誤差和基於測試集的測試誤差。     訓練誤差反映的是一個問題是否容易學習，而測試誤差才反映了模型對未知數據的預測能力，即測試誤差小的模型，它的預測能力也必定更好。對於未知數據的預測能力，我們也稱爲泛化能力。 2   過擬合

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