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RSS订阅原创 《机器学习》西瓜书学习笔记
第2章 评估模型与选择 2.1 经验误差与过拟合 1.错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例 2.精度： 1-错误率 3.误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 4.训练误差（经验误差）：学习器在训练集上的误差 5.泛化误差：学习器在新样本上的误差 6.欠拟合比较容易克服，例如在决策树学习中扩展分支、在神经网络学习中增加训练轮数等，而过拟合则是机器学习面临的关键障碍...
2018-07-22 17:37:16
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空空如也
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