桃子|TTW

摘要： 1、简单随机抽样 优点：操作简单，可减少选择偏差。 缺点：可能不会选择特别多我们真正感兴趣的个体元素。 2、系统抽样 方法：第一个个体是随机选择的，其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。即假设总体大小是x，样本大小为n，要选择的下一个个体将是距离第前一个个体的x/n个间隔。 优点：操作简单 缺点： 阅读全文

摘要： 一、从机器学习分析两者的关系 机器学习的基本问题：利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。 模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。 模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力 阅读全文