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上传时间: 2021-01-06
详细说明：讨论了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确的原因。
3.11.1 训练误差和泛化误差
训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现出的误差。
泛化误差（generalization error）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。
在机器学习里，我们通常假设训练数据集（训练题）和测试数据集（测试题）里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的。
机器学习模型应关注降低泛化误差。
3.11.2 模型选择
在机器学习中，通常需要评估若干候选模型的表现并从中选择模型。这一过程称为模型选择（mode
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