误差分析 如果上一章中的分类器是一个真实的项目，则我们最好是要遵循机器学习项目步骤：探索数据、准备数据、尝试多个模型、列出表现最好的几个模型、使用GridSearchCV对超参数进行调优、尽可能实现自动化。现在，假设我们已经有了一个性能还不错的模型，接下来我们要找一些办法去优化、提升它。其中一 ...

目录 误差的来源和分类 误差的分类 参考 误差的来源和分类 误差的分类 这两种不是数值分析的重点内容，主要是不可避免的，所以不考虑。下面的才是实际上重点关注的内容。 截断误差和舍入误差的区别在于截断误差是我们主观上选 ...

定理描述 对二分类问题，当假设空间是有限个函数的集合\(\mathcal{F}=\{f_1,f_2,\cdots,f_d\}\)时，对任意一个函数\(f\in\mathcal{F}\)，至少以概率\(1-\delta\)使得以下不等式成立： \(R(f)\leq\hat{R}(f ...

方法误差与舍入误差 方法误差 　　在用数学模型去预测某个值的时候，由于选取的数学模型产生的误差 　　例如使用泰勒展开式求取近似f(x)时，其对应的拉格朗日余项即为方法误差 舍入误差 　　计算机进行数值计算时产生的误差，然后计算时产生的新误差 　　比如用计算机用3.14去近似pi ...

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一 Review 二 Estimator（估计） 下边补充一些数理统计的知识： 由上图可以看出，样本的均值一般是不等于随机变量的期望（除非你有无穷多个样本点），而样本均值的 ...

分类分析--逻辑回归 逻辑回归（logistic regression）是广义线性模型的一种，可根据一组数值变量预测二元输出，即逻辑回归只适用于二分类 ，R中的基本函数glm()可用于拟合逻辑回归模型。glm()函数自动将预测变量中的分类变量编码为相应的虚拟变量。威斯康星乳腺癌数据中的全部预测 ...

线性回归-误差项分析 当我们用线性回归模型去做回归问题时，会接触到误差项这个概念 对于一个线性回归模型 y ...