shirleycyy的博客

1.1引言机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”(model)的算法，即“学习算法”（learning algorithm）.1.2基本术语数据集（data set），其中每条记录是关于一个事件或对象的描述，称为一个“示例”（instance）或“样本”（sample）,"特征向量”.反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，称为“属性”（attribute）或“特征”(f...

2.1经验误差与过拟合错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例精度（accuracy）：1-错误率误差（error）：实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差/经验误差：在训练集上的误差测试误差/泛化误差：在新样本的误差过拟合：学习时选择的模型包含的参数过多，对已知数据预测的很好，但对未知数据预测的很差，即泛化能力很差。产生过拟合的原因：学习能力强大。过拟合无法彻底避...