模型选择

模型选择 一个模型可能有很多种情况出现，那么我们如何选择最优的模型呢？ 1、哪条曲线拟合效果是最好的？ 2、 泛化 机器学习的目标是使学得的模型能很好地适用于“新样本”，而不是仅仅在训练样本上工作的很好；即便对聚类这样的无监督学习任务，我们也希望学得的簇划分能适用于没在训练集中出现的样本。学得模型适用于新样本的能力，称为“泛化”（generalization）能力。 具有强泛化能力的模型能很好地适

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