Фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении
Этот модуль дает интуитивно понятное введение в очень фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении. Модели машинного обучения никогда не могут делать идеальные прогнозы: ошибка теста никогда не равна нулю. Этот провал происходит из-за фундаментального компромисса между гибкостью моделирования и ограниченным размером обучающего набора данных .
https://habr.com/ru/articles/738128/