机器学习：泛化的重要性

在机器学习的背景下，“非泛化”是指尚未在不同数据集上进行训练的模型。广义模型是一种可以处理各种输入并对新的、未见过的数据进行准确预测的模型。另一方面，非泛化模型可能只适用于它所训练的特定数据，并且可能无法很好地泛化到新数据。

例如，如果您在仅包含一个示例的数据集上训练机器学习模型特定领域（例如猫的图像），模型可能会过度拟合该领域，并且无法泛化到来自不同领域（例如狗）的新示例。在这种情况下，该模型被认为是非泛化的，因为它尚未在不同的数据集上进行训练。

为了避免过度拟合并提高机器学习模型的泛化能力，重要的是使用代表不同数据集的不同训练数据集广泛的输入和输出。这可以帮助模型学习更通用的特征和模式，这些特征和模式可以应用于新的、未见过的数据。