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机器学习
评估假设
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对假设的精度进行经验评估是机器学习中的基本问题。
数据集非常有限时，要学习一个概念并估计其将来的精度，存在两个很关键的困难：
估计的偏差：学习到的概念在训练样例上的观察精度通常不能很好地用于估计在将来样例上的精度
估计的方差：测试样例越少，产生的方差越大
最后更新于5年前
这有帮助吗？