台湾大学林轩田《机器学习基石》学习笔记第5讲——Training versus Testing

一、Recap and Preview 我们先来看一下基于统计学的机器学习流程图： 该流程图中，训练样本D和最终测试h的样本都是来自同一个数据分布，这是机器能够学习的前提； 另外，训练样本D应该足够大，且hypothesis set的个数是有限的，这样根据霍夫丁不等式，才不会出现BadData，保证Ein≈Eout，即有很好的泛化能力； 同时，通过训练，得到使Ein最小的h，作为模型最终的矩g，g

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