常见概率抽样方法及其适用场景总结（简单随机

机器学习的目标，专栏例子：用汽车重量预测MPG或「是否高效」，不是把训练集背下来，而不只是训练损失漂亮没有泛化，下一辆没进训练集的车， 。

而是在新样本上仍能做出靠谱预测，模型只是一份「带权重的备忘录」，。

这种能力叫泛化（Generalization），预测是否靠谱？不是：那 7 辆训练车能不能拟合到小数点后很多位？概念一句话训练表现模型在「已见过」样本上的对错泛化表现模型在「未见过」样本上的对错目标泛化要好。