揭示了,训练误差小的模型,其泛化误差也会小
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...
(这里用于备份, 原文见 https://sunoonlee.github.io/2017/07/generali...
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‘...
参考书目和论文:《统计学习方法》 A Tutorial on Support Vector Machine for...
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...
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...
模型的判断标准 训练误差 泛化误差 拟合程度 模型的评估方法 模型训练之后,对泛化误差进行评估,选择最小的为最优 ...
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。
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: ...
本文标题:泛化误差上界证明:
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