Coursera - 机器学习基石 - 课程笔记 - Week 9 📚💡

第一部分：本周概览🔍

本周我们继续深入探索了机器学习的基石，了解了如何在复杂的数据环境中构建更精准的模型。这周的学习内容更加丰富，涉及到了更多关于模型选择和评估的高级技巧。

第二部分：重点知识点📚

本周的核心在于理解过拟合与欠拟合的概念及其解决方案。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上却表现不佳。而欠拟合则是指模型未能充分捕捉数据中的模式，导致在训练集和测试集上的表现都不理想。为了应对这些问题，我们学习了交叉验证和正则化等技术。

第三部分：实践操作🔧

除了理论知识外，本周还通过实际案例加深了对所学概念的理解。我们利用Python编写代码来实现模型选择和参数调优的过程，这不仅巩固了理论知识，也提高了动手能力。

第四部分：总结与展望📚🌈

本周的学习让我们对机器学习有了更深的认识，也为后续更复杂的模型打下了坚实的基础。期待下周的学习能够带来更多的惊喜和收获！🚀

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