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RSS订阅原创 机器学习（机器学习：留出法，对率回归，线性判别，10折交叉验证法）
对率回归模型的核心思想是，对于给定的输入特征，模型会输出一个介于0和1之间的概率值，表示样本属于某一类别的可能性。LDA的核心思想是寻找一个线性的投影，使得在新的投影空间中，同类样本的投影点尽可能接近，而不同类样本的投影点尽可能远离。直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。：所有实际是好瓜的西瓜中，模型能“找出来（召回）”的比例。：模型说“这是好瓜”的西瓜里，真正是好瓜的比例。
2025-06-18 10:54:05
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