泛化：机器学习中的核心概念 - 定义与重要性
泛化是指将已学习的知识或经验应用到新的情境中，以便解决类似问题的能力。在机器学习中，泛化是指在训练集上学习到的模型能够适用于未知的测试集或实际应用中的数据。泛化能力是评估模型质量的重要指标之一。一个泛化能力强的模型能够有效地应对各种不同的情况，而不仅仅是在训练集上表现良好。
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泛化是指将已学习的知识或经验应用到新的情境中，以便解决类似问题的能力。在机器学习中，泛化是指在训练集上学习到的模型能够适用于未知的测试集或实际应用中的数据。泛化能力是评估模型质量的重要指标之一。一个泛化能力强的模型能够有效地应对各种不同的情况，而不仅仅是在训练集上表现良好。
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