機器學習常用概念辨析
目錄 Bagging & Boosting 方差 & 偏差 近似誤差 & 估計誤差 判別模型 & 生成模型 期望風險 & 經驗風險 & 結構風險 上採樣 & 下采樣 先驗概率 & 後驗概率 信息增益 & 基尼係數 機器學習有好多概念需要理解，這裏做個總結 Bagging & Boosting Bagging: Bagging 在每次迭代過程中通過bootstrap(有放回抽樣)的方式生成一個訓練集
相關文章
- 1. 機器學習基礎概念辨析
- 2. 機器學習常見數據概念
- 3. 機器學習——概念
- 4. 機器學習的概念
- 5. 機器學習概念
- 6. （二）機器學習概念
- 7. 編輯器、編譯器、文件、IDE等常見概念辨析
- 8. 編譯器、編輯器、文件、IDE等常見概念辨析
- 9. 機器學習（0）：機器學習概述及基本概念
- 10. 機器學習導論——概念學習
- 更多相關文章...
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習基礎概念辨析
- 2. 機器學習常見數據概念
- 3. 機器學習——概念
- 4. 機器學習的概念
- 5. 機器學習概念
- 6. （二）機器學習概念
- 7. 編輯器、編譯器、文件、IDE等常見概念辨析
- 8. 編譯器、編輯器、文件、IDE等常見概念辨析
- 9. 機器學習（0）：機器學習概述及基本概念
- 10. 機器學習導論——概念學習