Una de las partes importantes del machine learning es la generalización de los algoritmos, es decir su comportamiento para datos no vistos durante el entrenamiento. Dado que los algoritmos se han entrenado usando muestras finitas, este entrenamiento está sujeto a errores de muestreo (error debido a obtener los parámetros del modelo de sólo una muestra... Seguir leyendo →