<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 +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 +0700</pubDate><author>Du Mã</author><guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/bic/</guid><description>&lt;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 &lt;strong>quá khớp (overfitting)&lt;/strong> và dự báo cực kỳ kém trên dữ liệu mới.&lt;/p></description></item></channel></rss>