過擬合和欠擬合---西瓜筆記一

一：經驗誤差和泛化誤差 錯誤率：把分類錯誤的樣本佔總體樣本總數的比率 精度（accuracy）= 1 -錯誤率 誤差：把學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出的差異叫做誤差；學習器在訓練數據集上的誤差叫做經驗誤差或訓練誤差，而在新樣本的上的誤差叫做泛化誤差；對於我們來說，我們一定想使學習器在新樣本的誤差最少化，極致爲0；但我們並不知道新樣本；取而代之的只能使我們的學習器經驗誤差最小； 二：過擬合和欠

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