泛化学习过程

泛化学习是一种机器学习方法，它的目标是通过从有限的训练数据中提取出通用的规律或模式，使得模型能够对未知的数据进行准确的预测。这个过程通常包括两个主要步骤：训练和测试。在训练阶段，模型通过学习训练数据集的特征和标签之间的关系，不断调整其参数以最小化预测错误。然后，在测试阶段，模型使用未见过的数据来评估其泛化能力，即其对新数据的处理能力。泛化学习的目标是找到一种平衡，既能很好地拟合训练数据，又能很好地适应新的、未知的数据。