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一般不会遍历每一种可能来确定模型,而是用启发式方法。
偏差,就是系统误差,是模型与真实值之间的差距。偏差是普遍存在的。
一般化的最后一步就是在存在偏差的情况下判断模型的成功性。
数据中必然存在噪音,模型不能拟合噪音而造成过度拟合,模型处理噪音数据的好坏是判断模型成功与否的重要方面。