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Python学习笔记二十三天

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Python学习笔记二十三天

机器学习简介

自动找函数

回归问题,分类问题

有监督学习,无监督学习

meta learning = learn to learn

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随机选取初始W0

计算损失函数对w的微分

过拟合  模型太过复杂

训练时效果好 测试的时候效果不好

bias大: fit不够好  欠拟合    

重新设计模型,考虑更多特征

variance大:  扩展性差   过拟合   

增加数据   regularization正则化

在两者之间trade-off取得最佳

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