5.3贝叶斯模型选择 2019-07-06 | 机器学习 | | 模型选择 , 边际拟然 , 奥卡姆剃刀 , 证据 , 先验 , 贝叶斯 , 悖论 | 评论 返回本章目录 在图1.18中，我们看到使用过高度数多项式会导致过拟合，而使用过低度数会导致欠拟合。类似地，在图7.8（a）中，我们看到使用太小正则化参数会导致过拟合，而太大值会导致欠拟合。一般来说，当面对一组不同复杂度的模型（即参数分布族）时，我们应该如何选择最好的模型呢？这称为模型选择问题。 ...
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