機器學習初學者——模型評估與選擇

一.經驗誤差與過擬合 1、錯誤率： 通常把分類錯誤的樣本數佔樣本總數的比例稱爲錯誤率（Error rate）。 例如m個樣本中有a個樣本分類錯誤，則錯誤率E=a/m。相應的1-a/m 稱爲精度（accuracy），即精度=1-錯誤率。 2、誤差： 1）我們把機器學習在訓練集上的誤差稱爲「訓練誤差」（training error）或「經驗誤差」（empirical error）； 2）而在新樣本集的

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