Hinton Neural Network課程筆記10a：融合模型Ensemble, Boosting, Bagging

課程簡介 Geoffrey Hinton 2012年在coursera上開的網課：Neural Networks for Machine Learning。web 課程筆記 1. 模型融合的緣由 1.1. bias-variance trade-off 當模型過於複雜而數據量不足的時候，就會出現過擬合問題。即學習了不少訓練集內部的噪聲等內容，在測試集結果很差。經過模型之間取均值能夠較好的解決這個問

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