09 2017 档案

模型评估与选择
摘要：首先谈谈什么是“经验误差”与“过拟合”。我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”；而在新样本上的误差称为“泛化误差”，显然，我们希望得到泛化误差小的学习器，但是若学习的太好是，就有可能把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在 阅读全文
posted @ 2017-09-17 17:23 努力的蜗牛123 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)