<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Model-Selection - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/model-selection/</link>
        <description>Model-Selection - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Thu, 06 Aug 2026 10:00:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/model-selection/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Tiêu chí Thông tin Bayes (BIC)</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bic/</link>
    <pubDate>Thu, 06 Aug 2026 10:00:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bic/</guid>
    <description><![CDATA[<p>Trong mô hình hóa thống kê, chúng ta luôn đối mặt với một sự cám dỗ: việc thêm càng nhiều biến (tham số) vào mô hình sẽ luôn làm tăng độ khớp (goodness-of-fit) trên tập dữ liệu huấn luyện. Tuy nhiên, một mô hình quá phức tạp sẽ học cả những nhiễu ngẫu nhiên (noise) của mẫu, dẫn đến hiện tượng <strong>quá khớp (overfitting)</strong> và dự báo cực kỳ kém trên dữ liệu mới.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
