泛化能力是什么
泛化能力指，机器学习方法训练出来一个模型，对于已知的数据(训练集)性能表现良好，对于未知的数据(测试集)也应该表现良好的机器能力。
试集的误差，也被称为泛化误差。
在机器学习中，泛化能力的好坏，最直观表现出来的就是模型的过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting)。
过拟合和欠拟合是用于描述模型在训练过程中的两种状态，一般来说，训练会是这样的一个曲线。下面的trainingerror，generalizationerror分别是训练集和测试集的误差。
扩展资料:
泛化能力的性质:
通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力，也就是对新输入给出合理响应的能力。
应当指出并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。网络的性能主要用它的泛化能力来衡量。
参考资料来源:
百度百科-泛化能力
浸润的近义词是什么?
沉浸浸透润湿浸透沁润
肮脏的近义词是什么
肮脏近义词：
恶浊，污秽，龌龊
[拼音][āng zāng]
[释义]1.脏;不干净 2.比喻卑鄙、丑恶;道义上应受指责j解释 ①脏；不洁净：衣服肮脏。②比喻卑鄙、丑恶：思想肮脏｜一桩肮脏的交易。
污浊 污秽 龌龊
