機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差：模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對，比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測，算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...

本章思路： 根據之前的總結，如果M很大，那么無論假設泛化能力差的概率多小，都無法忽略，所以問題轉化為證明M不大，然后上章將其轉化為證明成長函數：mh(N)為多項式級別。直接證明似乎很困難，本章繼續利用轉化的思想，首先想想和mh(N)相關的因素可能有哪些？不難想到目前來看只有兩個： 假設 ...

一、什么是多項式回歸 直線回歸研究的是一個依變量與一個自變量之間的回歸問題，但是，在畜禽、水產科學領域的許多實際問題中，影響依變量的自變量往往不止一個，而是多個，比如綿羊的產毛量這一變量同時受到 ...

過擬合是什么呢？ 過擬合簡單來說就是模型是由訓練數據集得來的，得到的模型只針對訓練集有更好的預測效果，對於未知的數據集預測效果很差。這其實是由於訓練過程中，模型過於偏向於訓練數據集，導致模型對訓練數據集的擬合效果很好，導致模型失去了泛化能力。 模型的泛化能力即指模型對於未知數據的預測 ...

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符號 涵義 ...

分享一篇如何機器學習如何入門的文章。考慮到機器學習是現在挺熱門的技術專業，如果你的本科專業是計算機類的，面臨着未來方向的一種選擇（吐槽一下，計算機類的方向實在是太多了），那么選擇一個比較熱門的方向去做是非常OK的。這就像生在一個金庸宇宙，所有的人和事都在說會武功這件事多么的爽快、多么的厲害 ...

指的是一個類（稱為子類、子接口）繼承另外的一個類（稱為父類、父接口）的功能，並可以增加它自己的新功能的能力，繼承是類與類或者接口與接口之間最常見的關系；在Java中用extends關鍵字。 【泛化關系】是一種繼承關系，表示一般與特殊的關系，它指定了子類如何特化父類的所有特征和行為 ...

機器學習的專業術語非常多，不需要一開始理解所有的專業術語，這些術語會隨着對機器學習的深入，會慢慢理解，水到渠成。 不過在學習的過程中，有一些概念必須要了解，有助於后續的學習與理解，需要了解的核心概念有：監督學習、無監督學習、模型、策略、算法等。 監督學習 監督學習，指的是學習的數據與后續測試 ...