实际上，有许多线性和非线性机器学习算法。选择正确的算法很大程度上取决于您的数据集和数据的性质。例如，在机器学习时代，习惯上通过为问题分配一个典型模型来估计函数，并通过使用回归任务的成本函数预测适当的系数来减少错误。在这种情况下，您应该权衡偏差。这意味着您不应该拟合数据，也不应该错过它。你应该找到一个好的估计，一个具有泛化能力的好模型。为了完成所有这些，您必须选择可以帮助您更好地描述问题以制作模型的功能。在深度学习中，我们通常没有这种取舍。如果你增加训练集的大小，你几乎可以肯定你可以得到更好的结果。在机器学习中，您始终可以确保通过制作复杂的非线性模型会过度拟合数据，而使用复杂的深度学习模型并不一定意味着使用避免过度拟合的泛化技术。为了选择合适的模型，习惯上使用简单的线性模型，然后逐步将其复杂化。他们的输入具有许多特征的问题，您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼 您始终可以确定，通过制作复杂的非线性模型，您会过度拟合数据，而使用复杂的深度学习模型并不一定意味着如果您采用了避免过度拟合的泛化技术。为了选择合适的模型，习惯上使用简单的线性模型，然后逐步将其复杂化。他们的输入具有许多特征的问题，您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼 您始终可以确定，通过制作复杂的非线性模型，您会过度拟合数据，而使用复杂的深度学习模型并不一定意味着如果您采用了避免过度拟合的泛化技术。为了选择合适的模型，习惯上使用简单的线性模型，然后逐步将其复杂化。他们的输入具有许多特征的问题，您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼 您在使用复杂的深度学习模型时过度拟合您的数据并不一定意味着您使用了避免过度拟合的泛化技术。为了选择合适的模型，习惯上使用简单的线性模型，然后逐步将其复杂化。他们的输入具有许多特征的问题，您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼 您在使用复杂的深度学习模型时过度拟合您的数据并不一定意味着您使用了避免过度拟合的泛化技术。为了选择合适的模型，习惯上使用简单的线性模型，然后逐步将其复杂化。他们的输入具有许多特征的问题，您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼 您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼 您无法查看和可视化数据集以检查它们在该空间中是否线性可分。因此，从一个简单的模型开始，逐步将其复杂化是一个合乎逻辑的解决方案。对于衡量性能，有不同的解决方案都取决于您的目标。看一眼在这里。