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机器学习模型需要多少的数据能回归到世界的真理？
2024-02-20 阅读 9
机器学习模型需要足够多且具有代表性的数据才能更好地回归到世界的真理。数据量的大小取决于问题的复杂性、特征的维度以及模型的复杂度等因素。通常来说，数据量越大越好，但并不是数据量越大模型就一定能回归到真理。关键在于数据的质量和代表性，以及模型的选择和调优。在实际应用中，需要通过实验和验证来确定所需的数据量，以便模型能够准确地学习到数据背后的规律。
更新于 2024年11月20日
