机器学习入门基础知识(模型选择与评估的基本概念)

1.No Free Lunch Theorem(NFL定理) 一个算法a在某些性能方面比算法b好，则比然存在着某一方面性能比b差，在假设所有“问题”出现概率相等、同等重要的情况下，任意两个算法之间的期望性能是相等的。 好在实际情况下假设并不成立，但NFL定理告诉了我们一个重要的寓意就是：脱离具体的问题，空谈那种算法更优是没有意义的，必须具体问题具体分析。 2.性能度量 2.1错误率和精度 把分类错

>>阅读原文<<