機器學習入門基礎知識(模型選擇與評估的基本概念)

1.No Free Lunch Theorem(NFL定理) 一個算法a在某些性能方面比算法b好，則比然存在着某一方面性能比b差，在假設所有「問題」出現概率相等、同等重要的情況下，任意兩個算法之間的期望性能是相等的。 好在實際情況下假設並不成立，但NFL定理告訴了我們一個重要的寓意就是：脫離具體的問題，空談那種算法更優是沒有意義的，必須具體問題具體分析。 2.性能度量 2.1錯誤率和精度 把分類錯

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