用十張圖解釋機器學習的基本概念

在解釋機器學習的基本概念的時候，我發現自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認爲最有啓發性的條目列表。 Test and training error 爲什麼低訓練誤差並不總是一件好的事情呢：上圖以模型複雜度爲變量的測試及訓練錯誤函數。 Under and overfitting 低度擬合或者過度擬合的例子。上圖多項式曲線有各種各樣的命令M，以紅色曲線表示，由綠色曲線適應數據集後生成。 Occam’

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