机器学习笔记：模型评估与选择

— 本博客内容主要来自周志华著《机器学习》及网上相关资源，用于个人的学习记录，禁止转载。 1.方差-偏差均衡 机器学习的目标是学得的模型能够很好地应用于”新样本“，而不是仅仅在训练样本上工作的很好。学习得到的模型应用于新样本的能力，称为”泛化”（generalization）能力。尽管训练集通常只是样本空间的一个很小的采样，我们人希望它能够很好地反映整个样本空间的特性，否则就很难期望在训练集上学得

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