机器学习学习比价（四）-模型评估与选择

绪论 模型评估与选择（1） 模型评估与选择（2） 模型评估与选择（3） 线性模型 决策树 神经网络 支持向量机 贝叶斯分类 集成学习 聚类 降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 计算学习理论 半监督学习 概率图模型 规则学习 强化学习 模型评估与选择（3） 本次学习的都是一些检验不同学习器的性能是否相同的方法，在统计的过程当中大家应该都学过。 2.4.2 交叉验证t检验 对于两个学习器A和B，如果我

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