【发布时间】：2019-07-02 04:40:49
【问题描述】：
为什么小数据集的方差很大？我们的教授曾经说过。我只是不明白。任何帮助将不胜感激。
提前致谢。
【问题讨论】：
标签： machine-learning data-science
【发布时间】：2019-07-02 04:40:49
【问题描述】：
如果你的数据集很小，并且你训练你的模型来拟合数据集，很容易出现过拟合问题。如果你的数据集足够大，稍微过拟合可能不是大问题，但不是小问题数据集。
【讨论】：
当我们进入职业生涯时，我们每个人都接触过一个更大的视觉数据集，然后是可供 AI 研究人员使用的最大数据集。除此之外，我们还有来自外部感官的声音、气味、触觉和味觉数据。总之，人类对人类世界有很多背景。我们对人类情况有一般常识性的理解。在分析数据集时，我们会将数据本身与我们过去的知识相结合，以便进行分析。
典型的机器学习算法没有这些 — 它只有你展示给它的数据，而且这些数据必须是标准化的格式。如果数据中不存在模式，则算法无法学习它。这就是为什么当给定一个小数据集时，它更容易出错。
【讨论】：