机器学习笔记——偏差(bias)、方差(variance)与欠拟合(under fit)、过拟合(over fit)

机器学习笔记——偏差bias、方差variance与欠拟合under fit、过拟合over fit 先回顾一下概念 欠拟合（under fit） 过拟合（over fit） 如何区分欠拟合？过拟合？ 泛化能力 泛化能力差的示例 一般的处理方法 ——测试集的引入 泛化能力说明 特殊方法 ——交叉验证的引入 数据划分 偏差bias、方差variance与欠拟合under fit、过拟合over fi

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