在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差。当模型在未知数据上表现糟糕时，说明模型的泛化程度不够，泛化误差大，模型的效果不好。泛化误差受到模型的结构（复杂度）的影响。当模型太复杂，模型会过拟合，泛化误差大。当模型太简单，模型就会欠拟合，泛化误差也会大。调参的过程：判断模型处于图像的哪一边，然后减少或者增加模型的复杂度，把模型往图像的左边或者右边移动，到最佳模型复杂度，泛

数据的无量纲化可以是线性的或者非线性的。线性的无量纲化包括中心化处理和缩放处理。中心化的本质是让所有记录减去一个固定值，即让数据样本数据平移到某个位置。缩放的本质是通过除以一个固定值，将数据固定在某个范围之中，取对数也算是一种缩放。

enable-optimizations 参数是为了启用优化选项，可以提高 Python 的性能。由于我是在桌面上安装解压的，可以看到ubuntu桌面上有一个Python-3.11.0的文件夹。使用 altinstall 命令以避免与系统默认的 Python 版本冲突。5.切换目录到Python-3.11.0（注意区分大小写），并且可以用。6.配置Python3.11.0。7.安装Python3.

2.在VMware主界面中选择虚拟机，然后点击“编辑虚拟机设置”，然后点“选项”，再点“客户机隔离”，确保“启用拖放”和“启用剪切板共享”都是勾选状态，最后点击确定。2.下载安装open-vm-tools，open-vm-tools-desktop。再次启动虚拟机，已经实现功能。1.打开终端，更新软件库。第二步：启用共享剪切板。1.关闭Ubuntu。

Web标准：三部分组成。