机器学习常见

泛化能力 机器学习模型在训练数据集上表现出的误差叫做训练误差 在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望值叫做泛化误差 机器学习既需要降低训练误差，又需要降低泛化误差。 泛化是机器学习本身的核心。简单说，泛化就是在训练数据集上训练好的模型，在测试数据集上表现如何。 泛化误差就是所学习到的模型的风险函数或期望损失 正则化是我们用来防止过拟合的技术。由于我们没有任何关于测试扰动的先验信息，所以通常我们

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