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机器学习
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偏差和方差在监督机器学习中，我们为训练数据提供标签以构建f机器学习模型。由于噪声与机器学习模型无关，并且在训练机器学习模型时不可减少，因此我们可以从讨论中忽略它。一旦发生这种情况，如果对不同的训练数据进行采样，模型预测可能会发生显著变化。下面的红色矩形区域
经验风险最小化是机器学习中的一个基本概念，但令人惊讶的是，许多实践者并不熟悉它。理解ERM是理解机器学习算法极限性的必要条件，是解决实际问题的基础。ERM背后的理论是解释 VC-dimension的理论。任何认真对待机器学习的人都应该知道ERM。现在我们有
每当我们建立预测机器学习模型时，即使在所有调整和处理之后，我们的预测通常也是不完美的：预测值和实际值之间会有一些非零差异。我们可以将预测误差分解为两部分:可约误差和不可约误差。该机器学习模型预测，2019年2月3日，每单位股价将为4美元，但实际价格当天为3
介绍假设你在玩一个视频游戏。你进入一个有两扇门的房间。在门1后面是100个金币，然后是通道。一旦你通过其中一扇门，就没有回头路了。你应该选择哪一扇门呢？真正回答这个问题的唯一方法是多次玩游戏; 每次尝试不同的门; 然后根据您收集的信息确定最佳策略。在监督学
在理解Boosting Ensembles之前，最好先了解集成是什么，让我们从了解集成开始。Ensembles - 简介在机器学习中，集成是将多个模型一起使用以形成单个预测模型的模型。考虑David想要尝试一个新落成的餐厅吃晚餐，但在去之前他想对那个地方有
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