breezy_cat https://blog.hatena.ne.jp/breezy_cat/ Hazy Ideas https://breezy-cat.hatenablog.com/ Python 勉強 *個人用メモ モデル：教師あり（ラベルあり）、教師なし、オンライン学習（常にモデルを修正）、強化学習 過学習：学習に使ったデータに適合しすぎて、新データには汎用性が低い 未学習：うまくモデルがデータに適合しない モデルのパラメータを増やせば当てはまりは良くなるが過学習気味になる 複雑化を避けるには、データの2/3を学習に使い、1/3を使ってモデルのテストをするのが一般的 データを学習用（モデル構築）、検証用（モデル選択）、テスト用（良し悪しの判断） 過学習の問題は、バイアス（モデルの適合の低さ）とバリアンス（データの分散）のトレードオフ k近傍法：近いものは類似しているという、簡単な予測モデル… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fbreezy-cat.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F10%2F30%2F083015" title="Python: 機械学習 - Hazy Ideas" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2020-10-30 08:30:15 rich https://breezy-cat.hatenablog.com/entry/2020/10/30/083015 1.0 100%