机器学习归纳总结
机器学习归纳总结 模型评估与选择 经验误差与过拟合 错误率 = a个样本分类错误/m个样本 精度 = 1 - 错误率 误差：学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异。 训练误差：即经验误差。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。 过拟合：学习器把训练样本学的”太好”，把不太一般的特性学到了，泛化能力下降，对新样本的判别能力差。必然存在，无法彻底避免，只能够减小过拟合风险。
相关文章
- 1. 机器学习--归纳总结
- 2. 机器学习——归纳学习
- 3. 机器学习基础知识归纳总结
- 4. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十三周）
- 5. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第四周）
- 6. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第六周）
- 7. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十一周）
- 8. 学习Java集合总结归纳
- 9. C总结归纳
- 10. JavaScript归纳总结
- 更多相关文章...
- • XML 总结 下一步学习什么呢？ - XML 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 算法总结-归并排序
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. js中 charCodeAt
- 2. Android中通过ViewHelper.setTranslationY实现View移动控制（NineOldAndroids开源项目）
- 3. 【Android】日常记录：BottomNavigationView自定义样式，修改点击后图片
- 4. maya 文件检查 ui和数据分离 （一）
- 5. eclipse 修改项目的jdk版本
- 6. Android InputMethod设置
- 7. Simulink中Bus Selector出现很多? ? ?
- 8. 【Openfire笔记】启动Mac版Openfire时提示“系统偏好设置错误”
- 9. AutoPLP在偏好标签中的生产与应用
- 10. 数据库关闭的四种方式
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习--归纳总结
- 2. 机器学习——归纳学习
- 3. 机器学习基础知识归纳总结
- 4. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十三周）
- 5. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第四周）
- 6. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第六周）
- 7. 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十一周）
- 8. 学习Java集合总结归纳
- 9. C总结归纳
- 10. JavaScript归纳总结