机器学习 —— 1 绪论

文章目录

一、机器学习模型

二、机器学习算法

三、机器学习目标

1、偏差和方差

2、拟合

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一、机器学习模型

 

 

二、机器学习算法

 

 

 

三、机器学习目标

1、偏差和方差

• 偏差(Bias)：how much the average model over all training sets differ from the true model？
• 方差(Variance)：how many models estimated from different training sets differ from each other

2、拟合

欠拟合(Under-fitting)：model is too "simple" to represent all the relevant class characteristics.

• 高偏差&低方差
• 高训练误差&高测试误差

过拟合(Over-fitting)：model is too "complex" and fits irrelevantcharacteristics (noise) in the data.

• 低偏差&高方差
• 低训练误差&高测试误差