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作者:admin    发布时间:2020-04-10

去迪士尼可以cos吗在统计学习中存在一个重要理论:方差权衡。一般常理认为模型建立得越复杂,分析和预测效果应该越好。而方差权衡恰恰指出了其中的弊端。复杂的模型一般对已知数据(training sample)的拟合(fitting)大过于简单模型,但是复杂模型很容易对数据出现过度拟合(over-fitting)。因为所有实际数据都会有各种形式的误差,过度拟合相当于把误差也当做有用的信息进行学习。所以在未知数据(test sample)上的分析和预测效果会大大下降。图二说明了方差权衡的结果。模型复杂度在最低的时候(比如线性回归)预测的偏差比较大,但是方差很小。随着模型复杂度的增大,对已知数据的预测误差会一直下降(因为拟合度增大),而对未知数据却出现拐点,一旦过于复杂,预测方差会变大,模型变得非常不稳定。说的就是,酒精对胃的损伤。以Docker为代表的容器技术会在最近的几年中得到快速的推广,它将迅速颠覆现有软件发布、运维的现状,甚至会改变互联网的技术生态格局。而且,以Swarm,Kubernetes,Mesos , Rancher 为代表的开源容器云基础组件的出现,更加速了这一过程。

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