机器学习 统计学习方法笔记（三）

训练误差与测试误差         一般情况下，我们将数据集分为两大类：训练集和测试集。（有的时候分成三部分：训练集、验证集、测试集）。         训练误差是指模型在训练集上的误差，反映的是模型的学习能力。          训练误差是模型关于 训练数据集的平均损失：                                                              

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