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摘要： 数据训练时分为训练集和测试集，在训练集上训练模型得到的误差叫做test err，在测试集上测试得到的误差就做test err。 我们最终的目标是在训练集上的test err足够小，这样表示模型能很好的fit这个类型的数据。 对于上节中的最小二乘问题，有如下等式： 模型复杂度（complexity）即是描述训练误差和测试误差的不同的工具。 泛化（由训练集到测试集）误差：在很大的... 阅读全文

摘要： 线性回归问题是机器学习中的基本问题。线性回归模型解决的是给定输入X，返回Y的过程，这里的Y一般都是连续的变量。 从一般的函数观点来看，线性回归就是找到一个函数，通过观测数据x，可以获得解y，而如此得到的对可以对原始数据拟合的很好。 在统计模型来看，有如下公式： 其中W是参数，b是截距，是噪声。X不是普通意义上的自变量，可以看做由自变量构成的一些特征，视为会更合适。所以线性回归使之参数... 阅读全文