《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（1）--經驗誤差與擬合、偏差與方差
一、經驗誤差與擬合 1、模型的評估 機器學習的目的是使學到的模型不僅對已知數據而且對未知數據都能有很好的預測能力。不同的學習方法會訓練出不同的模型，不同的模型可能會對未知數據作出不同的預測，所以，如何評價模型好壞，並選擇出好的模型是我們所學的重點 ...
原文：機器學習實記(三)模型誤差的來源
一.寫在前面 本節所講的內容主要是討論如何進一步提高通過機器學習獲得fbest的准確度使其更進一步接近ftrue，為了解決這個問題我們必須先明確我們學習得到的fbest的誤差來自於哪里。這里先提一下誤差的主要兩個來源分別是bias和variance,即偏差和方差，換句話說當你想進一步提高你模型的精確度的時候你可以分析你所設計模型的誤差是主要來自bias還是variance，然后有針對的去改進來進 ...
2019-06-30 13:44 0 492 推薦指數：
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