模型评估与选择
西瓜书第一章，模型评估与选择.
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模型评估与选择 西瓜书第一章，模型评估与选择.
之前粗略的读过西瓜书的关于模型的评估与选择这一章 关于对模型的泛化性评估，以为无非就是分为训练集和测试集，分别用来...
简介 此章节介绍了对模型的评估方法，以及对两个或多个模型进行比较的方法。 概念 错误率（error rate）：如...
样本表示符号：一般地，令 D = {Xl，X2，...， Xm } 表示包含 m 个示例的数据集，每个示例由 d ...
Day02 p23-p51 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 错误率 E = a/m精度 1-E ...
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...
本文标题：西瓜书-模型评估与选择
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