機器學習模型出錯的四大原因及如何糾錯【轉】

本文介紹了機器學習模型出錯的常見原因， 討論瞭如何用偏差和方差、精確率和召回率這些指標來評測模型的問題，並基於 Andrew Ng 在斯坦福機器學習課程中所教授的概念，提出了一些解決這些問題的方法。   可供選擇的機器學習模型並不少。我們可以用線性迴歸來預測一個值，用邏輯迴歸來對不同結果分類，用神經網絡來對非線性行爲建模。 我們建模時通常用一份歷史數據讓機器學習模型學習一組輸入特性的關係，以預測輸

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