「偏差和方差之间的权衡是机器学习中的一个基本概念。」- 莱斯利·瓦利安特经典语录

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偏差和方差之间的权衡是机器学习中的一个基本概念。

莱斯利·瓦利安特 莱斯利·瓦利安特
💡 解读： The trade-off between bias and variance is a fundamental concept in machine learning.
🏷️ 标签： 学习 基本
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"The ultimate goal of machine learning is to make machines that can learn from experience and improve their performance over time."
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The power of a computational model is not just in its ability to compute, but in its ability to generalize from specific instances.
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PAC学习框架提供了一种形式化的方法来量化概念类的可学习性。
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The challenge in computer science is to bridge the gap between the theoretical models and practical applications.
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人工智能的未来取决于我们创造能够适应新信息而无需显式编程的系统的能力。
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机器学习的力量在于它能够发现数据中人类观察者不易立即察觉的模式和关系。
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In computational learning theory, we seek to understand the fundamental principles that govern learning from data.
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机器学习的成功取决于我们构建的模型中偏差和方差之间权衡的能力。
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机器学习算法的最终测试是它在新的、未见过的数据上表现良好的能力。
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Learning is not just about finding patterns, but about understanding the underlying mechanisms that generate those patterns.
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The challenge of modern cryptography is not just to secure communication, but to do so in a way that is both efficient and scalable.
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密码学和复杂性理论的先驱
The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance on tasks over time.
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计算学习理论的先驱
机器学习的最终目标是让计算机从经验中学习，并随着时间的推移提高其在任务上的表现。
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计算学习理论的先驱
The challenge in computational learning theory is to understand the capabilities and limitations of learning algorithms.
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计算学习理论中的挑战在于理解学习算法的能力和局限性。
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A key insight in learning theory is that the complexity of a hypothesis class is crucial for generalization.
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学习理论中的一个关键见解是，假设类的复杂性对于泛化至关重要。
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计算学习理论的先驱
The PAC learning framework provides a formal way to quantify the learnability of a concept class.
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计算学习理论的先驱
PAC学习框架提供了一种形式化的方法来量化概念类的可学习性。
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计算学习理论的先驱
The concept of computational efficiency is central to the design of learning algorithms.
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计算学习理论的先驱
计算效率的概念是学习算法设计的核心。
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计算学习理论的先驱
The study of learning algorithms must consider both the statistical and computational aspects of learning.
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计算学习理论的先驱
学习算法的研究必须同时考虑学习的统计和计算方面。
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计算学习理论的先驱
The success of a learning algorithm depends on the quality and quantity of the data it is trained on.
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计算学习理论的先驱
学习算法的成功取决于其训练数据的质量和数量。
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The trade-off between bias and variance is a fundamental concept in machine learning.
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The ability to generalize from limited data is a hallmark of effective learning algorithms.
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从有限数据中泛化的能力是有效学习算法的标志。
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The development of robust learning algorithms requires a deep understanding of the underlying data distribution.
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开发鲁棒的学习算法需要对底层数据分布有深刻的理解。
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计算学习理论的先驱
The most important thing in the programming language is the name. A language will not succeed without a good name. I have recently invented a very good name and now I am looking for a suitable language.
迈克尔·斯通布雷克 迈克尔·斯通布雷克
现代数据库系统的先驱
编程语言中最重要的东西是名字。没有好名字的语言不会成功。我最近发明了一个非常好的名字，现在我正在寻找一种合适的语言。
迈克尔·斯通布雷克 迈克尔·斯通布雷克
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Data is the new oil. It's valuable, but if unrefined it cannot really be used. It has to be changed into gas, plastic, chemicals, etc to create a valuable entity that drives profitable activity; so must data be broken down, analyzed for it to have value.
迈克尔·斯通布雷克 迈克尔·斯通布雷克
现代数据库系统的先驱
数据是新的石油。它很有价值，但如果未经提炼，它就不能真正被使用。它必须被转化为气体、塑料、化学品等，以创造一个有价值的实体，推动有利可图的活动；所以数据必须被分解、分析，才能有价值。
迈克尔·斯通布雷克 迈克尔·斯通布雷克
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The future of databases is in the cloud.
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数据库的未来在云端。
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The database is the heart of the application, and the application is the heart of the business.
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数据库是应用程序的心脏，而应用程序是业务的心脏。
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The key to performance is to keep the hot data in memory.
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性能的关键是将热数据保存在内存中。
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The best way to predict the future is to invent it.
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预测未来的最好方法就是发明它。
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现代数据库系统的先驱
The most important thing in a database is the data model. If you get the data model right, everything else will follow.
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数据库中最重要的东西是数据模型。如果你把数据模型做对了，其他一切都会随之而来。
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The database is the most important piece of software in the enterprise.
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数据库是企业中最重要的软件。
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