10幅圖解釋機器學習中的基本概念

以下的幾幅圖是我認爲在解釋機器學習基本概念時最有啓發性的條目列表。 1. Test and training error: 爲什麼低訓練誤差並不總是一件好的事情呢：以模型複雜度爲變量的測試及訓練錯誤函數。 2. Under and overfitting: 低度擬合或者過度擬合的例子。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。 3. Occam’s razor：爲什

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