台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十六讲一）：Three Learning Principle

台湾国立大学机器学习基石.听课笔记（第十六讲一）：
Three Learning Principle

一，Occam's Razor

相对简单的模型，也许对数据的训练和测试得出来的结果更好。

1，从数学理论说

2，从逻辑上来说

二， Sampling Biase

根据数据的特点，我们做测试和训练时采的数据也要有特点。

所以：1，训练和测试的数据要独立同分布

2，根据数据的特点，选取训练数据

三，Data Snooping(数据窥测)

我们以货币交易为例子，前两年是做训练，后两年做测试。

我们以前6年和后2年做训练，得出的结果很好，但是结果并不一定真实；然而以前6年做测试，后两年做训练，结果不会很好，但是结果会更加真实。

那我们要如何解决数据窥视呢？