10 2017 档案

‘西瓜书’--第二章模型评估与选择
摘要：2.1 经验误差与过拟合 错误率 = a(分类错误的样本个数）/ m(样本个数） 精度 = 1 - 错误率 误差：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）：学习器在训练集上的误差 泛化误差：学习器在新样本上的误差 注：我们希望得到泛化误差小的学习器 过拟合：学习器的学习能力过于强 阅读全文

posted @ 2017-10-06 10:23 骑公路喝茅台 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)