經驗誤差與過擬合

1.經驗誤差    「誤差」是學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異；比如一組數據 1,2,4,5.使用閾值3，將其分爲兩類。假設學習器的分類結果爲 1和 2，4, 5 。但是實際的結果爲1,2,和4,5，分錯的2就是誤差。 那什麼是經驗誤差呢？沒啥神祕，其實就是在訓練集的誤差，也叫訓練誤差。相對於經驗誤差的，還有大家經常遇到的泛化誤差，泛化誤差是在新樣本（測試集）的誤差。 顯然，我們都希

>>阅读原文<<