深入理解擬合問題和泛化問題:
從數學角度：
偏差是指我們忽略了多少資料，而方差是指我們的模型對資料的依賴程度。
（1）方差是模型響應訓練資料而變化的程度。由於我們只是記憶訓練集，我們的模型具有很大的差異：它高度依賴於訓練資料。
（2）偏差是方差的另一面，因為它代表了我們對資料做出的假設的強度。
（3）過擬合：過分依賴訓練資料
欠擬合：未能學習訓練資料中的關係
高方差：模型根據訓練資料顯著變化
高偏差：對模型的假設不夠導致忽略訓練資料
（4）過擬合和欠擬合導致測試集的泛化性差
乙個驗證集模型校正可以防止過擬合
直觀的說，就是訓練的theta的是否接近理想理想的theta。
首先，理想的theta是乙個黑盒子（由於假設、資料、演算法等原因，我們現有技術無法開啟），但是可以在此假設jtrain
總結：1、三種角度看待過擬合（反之，就是欠擬合）：
簡單解釋「過程」：平時表現好，真正考驗時表現並不好的是過擬合；平時表現不好，測試效果也不好的是欠擬合。
2、泛化性是指**結果，魯棒性是指對輸入端的處理是否理想，以下是引數驅動下，這幾個方面的關係
過擬合和欠擬合 深入理解過擬合與欠擬合
偏差是指我們忽略了多少資料，而方差是指我們的模型對資料的依賴程度。說你想學英語。你沒有先前的語言知識，但你聽說最偉大的英國作家是莎士比亞。乙個自然的行動方式當然必須是將自己鎖定在圖書館並記住他的作品。經過一年的學習，你從學業中走出來，前往紐約市，並向你看到的第乙個人打招呼，good dawning ...
機器學習之擬合和過擬合問題
過擬合 當某個模型過度的學習訓練資料中的細節和噪音，以至於模型在新的資料上表現很差，我們稱過擬合發生了，通俗點就是 模型在訓練集中測試的準確度遠遠高於在測試集中的準確度。過擬合問題通常發生在變數特徵過多的時候。這種情況下訓練出的方程總是能很好的擬合訓練資料，也就是說，我們的代價函式可能非常接近於0或...
深入理解 Python 的 「 」 和 「is」
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