假設(shè)空間：P5，介紹：監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的在于找到最好的模型，這個(gè)模型即是由輸入空間到輸出空間的映射的集合，這個(gè)集合就是假設(shè)空間（hypothesis space）。假設(shè)空間的確定意味著學(xué)習(xí)范圍的確定。

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監(jiān)督學(xué)習(xí)是因?yàn)橛?xùn)練所需的數(shù)據(jù)是人工給出的。

描述輸入輸出變量的關(guān)系的模型，實(shí)際上是條件概率分布（P(X|Y)）或者決策函數(shù)（Y=f(X)）.

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正則化：

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泛化能力：通常將學(xué)習(xí)方法對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力稱為泛化能力（generaliization ability）。

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過擬合：一味追求提高對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測能力，所選模型的復(fù)雜度往往會(huì)比真模型更高。這種現(xiàn)象稱為過擬合（over-fitting）。過擬合是指學(xué)習(xí)時(shí)選擇的模型所包含的參數(shù)過多，以至于出現(xiàn)這一模型對已知數(shù)據(jù)預(yù)測得很好，但對未知數(shù)據(jù)預(yù)測得很差的現(xiàn)象。

與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

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