解析解 有解析解 无解析解 机器学习针对解决无解析解的问题 模型分类 传统模型 速度快 深度模型 业务复杂, 数据量大时用 三大原理 丑小鸭定律 分类没有客观标准，按需求来定 没有免费午餐定律 重点是模型与数据契合 奥卡姆剃刀原理 尽量简单模型 数据集 训练集、测试集 测试集mse一般大于训练集mse 真实环境，数据集大，数据真实 数据量 很难采样到测试集低的数据 所以工程上，看到的都是测试集大 解决办法，增大训练集，增大训练集的多样性