《機器學習》學習筆記chapter2 模型選擇（佔坑）

1.經驗誤差與過擬合 1.1 爲什麼會有過擬合 經驗誤差也叫做訓練誤差，是學習器在訓練過程中產生的誤差。因爲樣本量不可能等於總體，所以學習器總不能完美地進行學習，如果學習器過於依賴訓練的樣本，而不能很好地預測其它的情況，這時則產生了過擬合。 1.2如何評估過擬合 答案是交叉驗證。 交叉驗證：主要用於建模應用中，例如PCR 、PLS 迴歸建模中。在給定的建模樣本中，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分

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