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第3章 机器学习理论基础

第3章 机器学习理论基础

作者: itroger | 来源:发表于2018-05-27 20:48 被阅读0次

3.1 过拟合和欠拟合

过拟合 也称为 高偏差 (high bias),是指模型能很好地拟合训练样本,但对新数据的预测准确性很差。
欠拟合 也成为 高方差 (high variance),是指不能很好地拟合训练样本,且对新数据的预测准确性也不好。

3.2 成本函数

成本是衡量模型与训练样本符合程度的指标。简单地理解,成本 是针对所有的训练样本,模型拟合出来的值与训练样本的真实值的 误差平均值。而成本函数就是成本与 模型参数 的函数关系。模型的训练过程嘛就是找出合适的模型参数,使得 成本函数 的值最小。

3.3 模型的准确性

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