机器学习的模型泛化
机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...
原文：机器学习入门05 - 泛化 (Generalization)
原文链接：https: developers.google.com machine learning crash course generalization 泛化是指模型很好地拟合以前未见过的新数据 从用于创建该模型的同一分布中抽取 的能力。 过拟合的风险 机器学习的目标是对从真实概率分布 已隐藏 中抽取的新数据做出良好预测。过拟合模型在训练过程中产生的损失很低，但在预测新数据方面的表现却非常糟糕 ...
2019-01-13 22:59 0 1225 推荐指数：
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