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1.模型評估的方法與性能度量
時間 2020-08-10
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周志華《機器學習》筆記整理web 1.評估模型的方法 一般,將學習器的預測輸出與真實輸出之間的差別稱爲「偏差」。 學習器在訓練集上的偏差叫作「經驗偏差(empirical error)」或者「訓練偏差(traing error)」;在新樣本上的偏差叫作「泛化偏差(generalization error)」。算法 咱們但願獲得在新樣本上表現很好的學習器,但實際上,咱們並沒有法獲得新樣本。所以,只能
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