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《西瓜書》筆記02:模型評估和選擇
時間 2021-01-13
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1. 經驗誤差與過擬合 訓練誤差:學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差:學習器在新樣本上的誤差。 希望得到泛化誤差小的學習器,但能做的是讓訓練誤差儘量小。 爲了達到這個目的,應該從訓練樣本中儘可能學習出適用於所有潛在樣本的普遍規律,這樣纔可遇到新樣本正確判斷。 過擬合:當學習器把訓練樣本學得太好了的時候,很可能已經把訓練樣本的一些特點,當成了所有潛在樣本都具有的一般性質,導致泛化能力下降。 欠擬合:
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