第二章-機器學習基本概念
文章目錄 機器學習基本概念 假設空間 學習方法三要素 訓練誤差和測試誤差 過擬合和模型選擇 泛化能力 生成模型和判別模型 機器學習基本概念 假設空間 所有模型的集合稱爲假設空間 與訓練集一致的假設集合，我們稱爲版本空間 學習方法三要素 損失函數是模型一次預測的好壞。 風險函數是平均意義上模型預測的好壞。 訓練誤差和測試誤差 當損失函數是0-1損失時，測試誤差+測試準確率=1 過擬合和模型選擇 給一
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