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机器学习
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适⽤问题
机器学习致⼒于研究如何通过计算的⼿段，利⽤经验来改善系统⾃
身的性能，从⽽在计算机上从数据中产⽣
“
模型
”
，⽤于对新的情况给
出判断。
■
存在
“
模式
”
■
编程不容易实现
■
数据
绪论
-
泛化能⼒
■
机器学习的⽬标是使得学到的模型能很好的适⽤于
“
新样本
”
,
⽽不仅仅是训练
集合，我们称模型适⽤于新样本的能⼒为泛化
(gener
alization)
能⼒。
■
如果采样的训练集合能很好的反映出样本空间的特性，那么就可能获得⼀个
较好的模型。
■
⼀般⽽⾔训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能⼒的模型。
■
体现泛化能⼒
■
训练集上的表现？
■
验证集上的表现？
■
测试集上的表现？
■
未⻅数据集上的表现？
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