2018年6月15日
周志华《机器学习》第二章学习笔记
摘要： 一、误差、经验误差（训练误差）、泛化误差->过拟合（overfitting）、欠拟合（underfitting） 1.误差（error）是学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 2.训练误差（training error）或经验误差（empirical error）是训练集上的误差。 3. 阅读全文
posted @ 2018-06-15 09:58 林木子 阅读(379) 评论(0) 推荐(0)