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机器学习理论导引笔记目录
这篇文章是关于机器学习理论导引的笔记目录,包括预备知识、可学性、复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率和遗憾界等内容。文章主要介绍了学习算法的性能优劣、泛化误差的上界和下界,以及PAC学习理论相关的概念和定义。- 86
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机器学习模型调参入门:偏差、方差与泛化误差
本文介绍了偏差、方差与泛化误差的概念,以及它们在机器学习模型调参中的重要性。通过深入探讨偏差与方差对模型性能的影响,帮助读者理解模型调参的基本思想。- 91
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