周志華《Machine Learning》學習筆記 3 ——假設檢驗、方差與偏差
在上兩篇中，我們介紹了多種常見的評估方法和性能度量標準，這樣我們就可以根據數據集以及模型任務的特徵，選擇出最合適的評估和性能度量方法來計算出學習器的「測試誤差「。但由於「測試誤差」受到很多因素的影響，例如：算法隨機性(例如常見的K-Means)或測試集本身的選擇，使得同一模型每次得到的結果不盡相同，同時測試誤差是作爲泛化誤差的近似，並不能代表學習器真實的泛化性能，那如何對單個或多個學
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