模型评估与选择 西瓜书第一章，模型评估与选择.
训练误差是模型Y=f(x)关于训练数据集的平均损失 测试误差是模型Y=f(x)关于测试数据集的平均损失 损失函数为...
模型的选择 误差 误差:(Error): 是模型的预测输出值与其真实值之间的差异 训练(Training): 通过...
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、偏差与方差 设测试样本为，为在数据集中的标签，为的真实标签，为训练集上学习得到的模型，为在上的预测输出。 期望...
过拟合：严重影响泛化能力。过拟合即对训练样本的训练效果太好，导致将训练样本自身特点当成样本都具有的特征，导致泛化能...
1. 数据集划分 1.1 留出法（hold - out）：直接将数据集D划分成两个互斥的集合，训练集S、测试集T，...
为什么需要模型评估？ 在计算机科学特征时机器学习领域中，对模型的评估至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法...
模型评估与选择 原理 《机器学习》周志华 2.1 经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为...
1.4 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 关于模型的拟合好坏，计算训练集的训练误差进行衡量。关于模型预测的好...
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