模型選擇

模型選擇 一個模型可能有很多種情況出現，那麼我們如何選擇最優的模型呢？ 1、哪條曲線擬合效果是最好的？ 2、 泛化 機器學習的目標是使學得的模型能很好地適用於「新樣本」，而不是僅僅在訓練樣本上工作的很好；即便對聚類這樣的無監督學習任務，我們也希望學得的簇劃分能適用於沒在訓練集中出現的樣本。學得模型適用於新樣本的能力，稱爲「泛化」（generalization）能力。 具有強泛化能力的模型能很好地適

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