讀書筆記《機器學習》：第二章：模型評估與選擇

2.1 經驗誤差與過擬合 2.2 評估方法 2.3 性能度量 2.4 比較檢驗 2.5 偏差與方差 2.1 經驗誤差與過擬合 錯誤率（error rate） 精度（accuracy）： accuracy = 1 - error rate 誤差（error） 訓練誤差（training error）/ 經驗誤差（empirical error） 泛化誤差（generalization error）

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