El mercado de edición de documentos de hoy en día es enorme, por lo que localizar una solución apropiada que satisfaga tus requisitos y tus expectativas de precio-calidad puede llevar tiempo y esfuerzo. No hay necesidad de perder tiempo navegando por la web en busca de un editor universal pero fácil de usar para incluir muestras en archivos UOF. DocHub está aquí para ayudarte siempre que lo necesites.
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Ahora, acabamos de medir el error de este modelo lineal contra nuestros datos de entrenamiento originales. Sin embargo, sabemos, por ejemplo, de k y n, que podemos construir modelos que pueden ajustarse exactamente a estos datos de entrenamiento. Así que podemos tener un error arbitrariamente pequeño contra nuestro conjunto de entrenamiento. La medida más importante es, ¿cuál es nuestro error fuera de muestra? Entonces, lo que significa fuera de muestra es que entrenamos en nuestro conjunto de entrenamiento, pero probamos en un conjunto de datos de prueba separado. Y, eso va a ser diferente a nuestro conjunto de entrenamiento. Así que, para medir el error fuera de muestra, miramos el error de nuestro conjunto de prueba, no de nuestro conjunto de entrenamiento. Así que miramos cada uno de estos puntos de prueba y medimos el error para cada uno de ellos. Así que miramos estos puntos azules en lugar de los puntos verdes, los introducimos en esta ecuación igual que antes, y ese es nuestro error cuadrático medio fuera de muestra.
