学习器在新样本上的误差。
学习器在训练集上的误差,又称经验误差。
泛化误差 学习器在新样本上的误差。 经验误差 学习器在训练集上的误差,又称经验误差。
1.经验误差与过拟合 把学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”,而在新样本上的误差称为“泛化误差”。...
机器学习误差: 训练误差或者经验误差:学习器在训练集上的误差 泛化误差:在新样本上的误差 评估方法: ...
1.1 经验误差与过拟合 训练误差(Training error):学习器在训练集上的误差泛化误差(general...
一、模型选择、过拟合和欠拟合 1.训练误差和泛化误差 训练误差:指模型在训练数据集上表现出的误差 泛化误差:指...
泛化误差上界 机器学习最终目的不是最小的训练误差,而需要看泛化误差; 泛化误差: 即从训练集泛化至训练集外的过程...
过拟合 学习器在训练集上面的误差称为“训练误差”或“经验误差”,新样本上面的误差称为“泛化误差”。当学习器把训练集...
泛化误差:学习器在新样本上的误差为泛化误差。显然,我们希望得到泛化误差小的学习器。 过拟合:学习器把训练样本学得‘...
一 过拟合与欠拟合及其解决方案 1 训练误差与泛化误差 训练误差:在训练集上的数据误差; 泛化误差:在其他任意数据...
误差 给定样例集 D,y ∈{-1, +1},样本是独立同分布采样。泛化误差为 经验误差为 h为输入空间到输出空间...
本文标题:泛化误差和经验误差
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/eblkultx.html
网友评论