周志华《Machine Learning》学习笔记 3 ——假设检验、方差与偏差
在上两篇中，我们介绍了多种常见的评估方法和性能度量标准，这样我们就可以根据数据集以及模型任务的特征，选择出最合适的评估和性能度量方法来计算出学习器的“测试误差“。但由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：算法随机性(例如常见的K-Means)或测试集本身的选择，使得同一模型每次得到的结果不尽相同，同时测试误差是作为泛化误差的近似，并不能代表学习器真实的泛化性能，那如何对单个或多个学
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