周志华《机器学习》读书笔记（二）

一. 经验偏差与过拟合算法 错误率：分类错误的样本数，占样本总数的比例。bootstrap 精度：分类正确的样本数，占样本总数的比例。app 显然有，错误率+精度=1 恒成立机器学习 偏差：学习器的实际预测输出，与样本的真实输出之间的差别。函数 训练偏差/经验偏差：学习器在训练集上的偏差性能 泛化偏差：学习器在新样本上的偏差学习 显然咱们的目标是获得“泛化偏差”尽量小的学习器，也即在新样本上能够表

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