機器學習總結之第二章模型評估與選擇
【第2章 模型評估與選擇】 〖一、知識點歸納〗 一、經驗誤差與過擬合 【分類】：對是離散值的結果進行預測。 【回歸】：對是連續值的結果進行預測。 分類和回歸屬於監督學習。 【錯誤率】：分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 eg：m個樣本中有 ...
原文：機器學習總結之第二章模型評估與選擇
. 經驗誤差與過擬合 錯誤率 a個樣本分類錯誤 m個樣本 精度 錯誤率 誤差：學習器實際預測輸出與樣本的真是輸出之間的差異。 訓練誤差：即經驗誤差。學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差：學習器在新樣本上的誤差。 過擬合：學習器把訓練樣本學的 太好 ，把不太一般的特性學到了，泛化能力下降，對新樣本的判別能力差。必然存在，無法徹底避免，只能夠減小過擬合風險。 欠擬合：對訓練樣本的一半性質尚未學好。 . ...
2016-12-09 21:11 0 13028 推薦指數：
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