機器學習基石系列六
過擬合 噪聲數據和過高的VC維容易造成過擬合 過擬合處理：過於擬合訓練數據，泛化誤差比較大 泛化誤差 L1與L2泛化比較 三個學習原則 奧卡姆剃刀：簡單模型更有效，複雜模型容易過擬合 抽樣偏差:樣本抽樣不均勻，結果必然偏差（garbage in，garbage out，沒有免費的午餐 ） 數據驅動 Comments
相關文章
- 1. 機器學習基石系列一
- 2. 機器學習基石系列二
- 3. 機器學習基石第六週
- 4. 機器學習基石 - Regularization
- 5. 機器學習基石ch4
- 6. 機器學習基石------validation
- 7. 機器學習基石-Validation
- 8. 機器學習基石-Regularization
- 9. 機器學習基石（一）
- 10. 機器學習基石ch5
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Duang!超快Wi-Fi來襲
- 2. 機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
- 3. git上開源maven項目部署 多module maven項目（多module maven+redis+tomcat+mysql）後臺部署流程學習記錄
- 4. ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
- 5. eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
- 6. Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
- 7. VMware安裝CentOS-8教程詳解
- 8. YDOOK：Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴，怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
- 9. 簡單方法使得putty（windows10上）可以免密登錄樹莓派
- 10. idea怎麼用本地maven
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習基石系列一
- 2. 機器學習基石系列二
- 3. 機器學習基石第六週
- 4. 機器學習基石 - Regularization
- 5. 機器學習基石ch4
- 6. 機器學習基石------validation
- 7. 機器學習基石-Validation
- 8. 機器學習基石-Regularization
- 9. 機器學習基石（一）
- 10. 機器學習基石ch5