机器学习西瓜书泛读笔记(二)

原文转自：周志华《机器学习》读书笔记（二） 一. 经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本数，占样本总数的比例。 精度：分类正确的样本数，占样本总数的比例。 显然有，错误率+精度=1 恒成立 误差：学习器的实际预测输出，与样本的真实输出之间的差异。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差 泛化误差：学习器在新样本上的误差 显然我们的目标是得到“泛化误差”尽可能小的学习器，也即在新样本上可以表现

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