机器学习

摘要 本文主要介绍了机器学习中的模型评估与选择。首先阐述了经验误差与过拟合的概念及关系，指出过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上表现差的现象，经验误差低不等于测试误差低，目标是降低泛化误差。

摘要 本文主要介绍了机器学习的基础概念和典型过程。此外，还涉及机器学习理论，如归纳学习、偏差 - 方差分解等，以及基本概念，如误差、过拟合、欠拟合等。

这篇文章深入探讨了机器学习中的数据相关问题，文章还讨论了数据集大小的标准。旨在为机器学习实践提供数据方面的思考与经验。