模型的改善与泛化（偏差方差与交叉验证）
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！ 上一篇文章笔者介绍了什么是正则化，以及正则化为什么能够缓解过拟合的原理。从上一篇文章的内容我们可以知道，越是复杂的模型越是可能产生过拟合的现象，这也就为模型在其它未知数据集上的预测带来了误差。但是这些误差来自哪里，是怎么产生的呢？知道这些误差的来源后对改善我们的模型有什么样的帮助呢？下面这篇文章笔者就来介绍关于误差分析以及模型选
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