为了有一个高性能的学习算法，我们希望它不要有高的偏差和方差。因此偏差问题将通过确保有一个具有很多参数的学习算法来解决，以便我们能够得到一个较低偏差的算法。并且通过用非常大的训练集来保证我们在此没有方差问题。我们最终可以得到一个低误差和低方差的学习算法。这使得我们能够很好地测试测试数据集。
从根本上来说这是一个关键的假设：特征值有足够的信息量，且我们有一类很好的函数，这是为什么能保证低误差的关键所在，它有大量的训练数据集，这能保证得到更多的方差值。
如果你有大量的数据，而且你训练了一种带有很多参数的学习算法，那么这将会是一个很好的方式来提供一个高性能的学习算法。
大数据的基本原理
例题
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本文标题：2018-12-28高性能的学习算法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bufelqtx.html
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