(周志華)讀書筆記 -- 第二章 模型評估與選擇

隨手記下所學知識，不少圖表來自原書，僅供學習使用！算法 2.1  經驗偏差與過擬合 一般,咱們使用"錯誤率"來表示分類中錯誤的樣本佔總樣本的比例.若是m個樣本中有a個錯誤樣本則錯誤率E=a/m網絡 ,對應的,1-a/m稱爲精度,即"精度"=1-"錯誤率".更通常的狀況來講,咱們把機器學習的預測輸出和樣本真實輸出之間的差別稱爲"訓練偏差"或者"經驗偏差".機器學習 通常來講,若是在訓練集中的表現精度

>>阅读原文<<