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機器學習筆記——模型評估和選擇
時間 2020-12-30
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高估自己了,心情有缺,思想混亂,晚上失眠,難以集中注意力,見諒見諒,盡力而學。 一、誤差與擬合 誤差:學習器的預測輸出與樣本的真實輸出之間的誤差。 訓練誤差(經驗誤差):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。 顯然,我們需要一個泛化誤差小的學習器。但是我們不知道新樣本是什麼樣子,所以只能去追求訓練誤差最小化。 爲了能夠在新樣本上表現良好,我們必須儘可能在訓練樣本上尋找適用於所
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