機器學習常見

泛化能力 機器學習模型在訓練數據集上表現出的誤差叫做訓練誤差 在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望值叫做泛化誤差 機器學習既需要降低訓練誤差，又需要降低泛化誤差。 泛化是機器學習本身的核心。簡單說，泛化就是在訓練數據集上訓練好的模型，在測試數據集上表現如何。 泛化誤差就是所學習到的模型的風險函數或期望損失 正則化是我們用來防止過擬合的技術。由於我們沒有任何關於測試擾動的先驗信息，所以通常我們

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