关于心与与心。
科学疯子做了一个融合度测量。
参量一：感应灵敏度。
测量工具：心灵感应传感器。
原理：被测试对象者目光对视，测量彼此接受对方的光波或脑电波的感应时间差，即为感应灵敏度。差值越小，感应灵敏度越高。
参量二：复盘系数。
测量工具：复盘传感器。
原理：被测对象在与对方交互后，复盘传感器测量被测试者复盘的准确度，即为复盘系数。复盘系数越高，复盘能力越强。
结论：心与心的融合度，与感应灵敏度和复盘系数有关。灵敏度越高，融合度越好；复盘系数越高，融合度越好。
公式：心与心的融合度＝复盘系数/感应灵敏度。
科学疯子，反复实验
他的目标是快速识别对的人
可是，他每次对同一被测对象的计算结果都不一样。
陷入了误差的执念，反复实验，一直算。
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”。...
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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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