【斯坦福---机器学习】复习笔记之经验风险最小化
这一讲开始将是学习理论（LearningTheory）方面的内容.Bias/variancetrade-off（偏差-方差权衡）回到线性回归问题，如图：泛化误差（generalizationerror）:可能出现的错误并不再已有的数据集中上图中，左右两幅图的泛化误差都比较大.左边是欠拟合（under...
【cs229-Lecture9】经验风险最小化
写在前面：机器学习的目标是从训练集中得到一个模型，使之能对测试集进行分类，这里，训练集和测试集都是分布D的样本。而我们会设定一个训练误差来表示测试集的拟合程度（训练误差），虽然训练误差具有一定的参考价值。但实际上，我们并不关心对训练集合的预测有多么准确。我们更关心的是对于我们之前没有见过的一个全新的...