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摘要: 机器学习希望最小化模型的期望(泛化)误差$L$,即模型在整个数据分布上的平均误差。然而我们只能在训练集上最小化经验误差$\hat{L}$,我们期望通过最小化经验误差来最小化泛化误差。但是训练数据和数据真实分布之间是有差异的,又根据奥卡姆剃刀原理,在训练误差相同的情况下,模型复杂度越小,泛化性能越好, 阅读全文
posted @ 2023-06-20 19:51 颀周 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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