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偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错

机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及

机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。

本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索，包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他

随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。

机器学习即Machine Learning，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目的是让计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。简单来讲，机器学习就是人们通过提供大量的相关数据来训练机器。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

本文向大家介绍关于机器学习中的强化学习，什么是Q学习？，包括了关于机器学习中的强化学习，什么是Q学习？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Q学习是一种强化学习算法，其中包含一个“代理”，它采取达到最佳解决方案所需的行动。 强化学习是“半监督”机器学习算法的一部分。将输入数据集提供给强化学习算法时，它会从此类数据集学习，否则会从其经验和环境中学习。 当“强化代理人”执行某项操作时，将根据其是否