今天，我已经习惯依赖电子产品，譬如说图表，制作方便快捷，还可以自动生成，的确带来了很大的助力。
不过，在刚才我现一个问题：图形与数据并不匹配，从图形上直观，相较前一段时间的凹形，已经放量明显，但是当我把光标移到凹形的最低处，显示的数据居然比当下还要高一些，两者从图形上看原本是反的，到底是哪个对呢？我手头没有原始数据，自然难辨真伪。但这个发现却让我身上直冒汗，要知道自己一直以来就是凭着图形做直观的判断呀，基数都是错的，后面的判断那不是一个笑话吗？
如果，今天不是刻意地留意一下，恐怕只会看图而以此为准，哪里想得到其中的误差呢？
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： ...
0 误差， 0.28571428571429<= 1%误差，46.4%<=5% 误差, 53.57%
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”。...
GPS定位测量中的三类误差： 1、接收机的公有误差：卫星钟误差、星历误差、电离层误差、对流程误差； 2、接收机自身...
分类模型的误差大致分为两种：训练误差和泛化误差。训练误差也称为再代入误差或表现误差，是在训练记录上误分类样本比例，...
方差分析的本质是研究 对 的影响 总误差SST = 组内误差（SSE）+ 组间误差(SSA) 组内误差：误差平方和...
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...
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...
转载 近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。估计误差：可以理解为对测试集的测试误差。 近似误差关注训练集，如...
本文标题：误差
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