机器学习模型出错的四大原因及如何纠错【转】

本文介绍了机器学习模型出错的常见原因， 讨论了如何用偏差和方差、精确率和召回率这些指标来评测模型的问题，并基于 Andrew Ng 在斯坦福机器学习课程中所教授的概念，提出了一些解决这些问题的方法。   可供选择的机器学习模型并不少。我们可以用线性回归来预测一个值，用逻辑回归来对不同结果分类，用神经网络来对非线性行为建模。 我们建模时通常用一份历史数据让机器学习模型学习一组输入特性的关系，以预测输

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