【漫话机器学习系列】086.机器学习中的能力（Capacity）

机器学习中的能力（Capacity）

1. 引言

在机器学习中，模型的能力（Capacity）是一个重要的概念，它决定了模型能够学习的函数复杂度。简单来说，能力衡量了一个模型拟合不同函数的能力。能力越强的模型，能够学习更复杂的数据模式，但也更容易发生过拟合（Overfitting）；能力较弱的模型可能难以学习数据中的复杂模式，导致欠拟合（Underfitting）。

2. 能力的定义

能力指的是机器学习算法学习不同函数的能力。如果一个模型具有较高的能力，它可以拟合更复杂的函数；如果能力较低，它只能学习较为简单的函数。

在深度学习和传统机器学习中，模型的能力通常由以下几个因素决定：

1. 模型的参数数量：参数越多，模型越复杂，能力越强。例如，深度神经网络中的层数和每层的神经元数量都会影响模型的能力。
2. 特征的维度：高维特征可以让模型学习更多的信息，但也可能导致维度灾难（Curse of Dimensionality）。
3. 模型类型：例如，决策树的深度、支持向量机的核函数、神经网络的层数等，都会影响模型