机器学习中的噪音（机器学习基石）

noise的产生 在机器学习中我们在独立随机抽样的时候会出现一些搞错的信息，这些错误的数据我们称之为杂讯（或者噪音  noise），一般可以归结为一下两种（以二分为例）： 输出错误：1.同样的一笔数据会出现两种不同的评判  2.在同样的评判下会有不同的后续处理。 输入错误：1.在收集数据的时由于数据源的随机性会出现错误（比如说，客户在填信息的时候出现的误填） noise的情况下VC维度的可用性 在

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