機器學習概要1

模型的誤差包括三個部分：偏差（bias），方差（variance）和噪聲（noise）。 模型的設計準則 當模型本身過於複雜時，特徵和類別之間的關係中所有的細枝末節都被捕捉，主要的趨勢反而在亂花漸欲迷人眼中沒有得 到應有的重視，這就會導致過擬合（overfitting）的發生。反過來，如果模型過於簡單，它不僅沒有能力捕捉細微的相關性，甚 至連主要趨勢本身都沒辦法抓住，這樣的現象就是欠擬合（unde

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