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
相關文章
- 1. 機器學習《Machine Learning》筆記--偏差（Bias）和方差（Variance）
- 2. 周志華《Machine Learning》學習筆記（15）--半監督學習
- 3. 周志華《Machine Learning》學習筆記 10 ——集成學習
- 4. 偏差與方差
- 5. 偏差（Bias）與方差（Variance）
- 6. 【機器學習筆記】Machine Learning Fundamentals: Bias（偏差）、Variance（方差）、Overfit（過度擬合）
- 7. 方差與偏差
- 8. 周志華《Machine Learning》學習筆記 4 —— 線性模型
- 9. 周志華《Machine Learning》學習筆記（11）--聚類
- 10. 周志華《Machine Learning》學習筆記（17）--強化學習
- 更多相關文章...
- • XML DOM 瀏覽器差異 - XML DOM 教程
- • Docker Machine - Docker教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習《Machine Learning》筆記--偏差（Bias）和方差（Variance）
- 2. 周志華《Machine Learning》學習筆記（15）--半監督學習
- 3. 周志華《Machine Learning》學習筆記 10 ——集成學習
- 4. 偏差與方差
- 5. 偏差（Bias）與方差（Variance）
- 6. 【機器學習筆記】Machine Learning Fundamentals: Bias（偏差）、Variance（方差）、Overfit（過度擬合）
- 7. 方差與偏差
- 8. 周志華《Machine Learning》學習筆記 4 —— 線性模型
- 9. 周志華《Machine Learning》學習筆記（11）--聚類
- 10. 周志華《Machine Learning》學習筆記（17）--強化學習