大家有一些比较又名的梗吗(用作机器学习)？
2024-02-16 阅读 22
当涉及到机器学习领域的梗时，有一些比较受欢迎的，例如：
1. Overfitting：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳的情况。有时人们会开玩笑说模型“背诵”了训练数据，类似于考试前临时抱佛脚。
2. Feature engineering：特征工程是指为模型选择和创建合适的特征。有时人们会开玩笑说在实际项目中80%的时间都花在了特征工程上，而只有20%的时间用于建模。
3. Bias-Variance tradeoff：偏差-方差权衡是指在选择模型时需要平衡模型的复杂度和泛化能力。有时人们会开玩笑说要找到“完美”的模型，即使在理论上是存在的，但在实践中却很难达到。
这些梗通常是在轻松的讨论中使用，用来形象地描述机器学习中的一些常见问题和挑战。
更新于 2024年04月18日
