机器学习中的误差、经验误差、泛化误差
误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”。
经验误差（训练误差）：模型在训练集上的误差称为“经验误差“（empirical error）（训练误差）。
泛化误差：模型在新样本集（测试集）上的误差称为“泛化误差”（generalization error）。
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