一、经验误差与拟合 　　1、模型的评估 　　　　机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会训练出不同的模型，不同的模型可能会对未知数据作出不同的预测，所以，如何评价模型好坏，并选择出好的模型是我们所学的重点 ...

（原作：MSRA刘铁岩著《分布式机器学习：算法、理论与实践》。这一部分叙述很清晰，适合用于系统整理NN知识） 线性模型 线性模型是最简单的，也是最基本的机器学习模型。其数学形式如下：g(X;W)=WTX。有时，我们还会在WTX的基础上额外加入一个偏置项b，不过只要把X扩展出一维常数 ...

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213 　　　　　https://blog.csdn.net/u0129694 ...

机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...

今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度（accuracy 准确） 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占 ...

二、机器学习模型评估 2.1 模型评估：基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...

'没有测量，就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...

朴素贝叶斯(分类) 目录 朴素贝叶斯(分类) 决策树(分类) 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息 ...