摘要：第2章：模型评估与选择 🔺过拟合和欠拟合以及相应的解决方案 过拟合: 学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点 当做所有样本的一般性质，导致泛化性能下降 ⭐优化目标加正则项 ⭐early stop 欠拟合： 对训练样本的一般性质尚未学好 ⭐决策树：拓展分支 ⭐神经网络：增加训练轮数 过 阅读全文

摘要：第1章：绪论 什么是机器学习 经典定义：利用经验改善系统自身的性能 计算机程序（算法）如何随着经验积累自动提高性能、系统自我改进的过程。 “假设用𝑃来评估计算机程序在某任务类𝑇上的性能，若一个程序通过利用经验𝐸在𝑇中任务上获得了性能改善，则我们就说关于𝑇和𝑃，该程序对𝐸进行了学习” 三 阅读全文

摘要： 阅读全文