机器学习导论（二）-模型评估与选择
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2.模型评估与选择 2.1经验误差和过拟合 不同学习算法及其不同参数产生的不同模型,涉及到模型选择的问题,关系到两个指标性,就是经验误差和过拟合. 1)经验误差 错误率(errorrate):分类错误 ...
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周志华 <机器学习初步>模型评估与选择 Datawhale2022年12月组队学习 ✌ 文章目录 周志华 <机器学习初步>模型评估与选择 一.泛化能力 二.过拟合和欠拟合 泛化 ...
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模型评估与选择(上) 先画思维导图 一.经验误差与过拟合 误差:模型对样本的预测结果和样本的真实输出的差异称为 误差.给定一个数据集,将其分割为训练集和测试集 训练误差 (Training Error ...
- 【读书笔记】周志华 机器学习 第二章 模型评估和选择
第二章 模型评估和选择 1 欠拟合和过拟合 偏差和方差 1.1 欠拟合和过拟合 1.2 偏差和方差 2 评估方法 性能度量 2.1 评估方法 2.1.1 留出法 2.2.2 交叉验证法 2.2.3 自 ...
- Machine Learning入门笔记(二) 模型评估与选择 (2)
2.3 性能度量 前文已学习了如何划分Data set 以进行训练学习并测试,但光光这样是不够的,我们还需要确切可计算的参数来对一个模型,训练成果进行评估.this is performance me ...
- 《机器学习》 —— 第二章：模型评估与选择 学习笔记
2.1 经验误差与过拟合 把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率"(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为 ...
- 机器学习（周志华）- 第2章模型评估与选择笔记
转自: https://samanthachen.github.io/2016/08/03/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_%E5%91%A8%E5%BF%9 ...
- 机器学习——模型评估，选择与验证
文章目录 机器学习--模型评估,选择与验证 训练集与测试集 为什么要有训练集与测试集 如何划分训练集与测试集 欠拟合与过拟合 欠拟合 过拟合 偏差与方差 模型误差来源 偏差与方差 验证集与交叉验证 为 ...
- 小吴的《机器学习 周志华》学习笔记 第二章 模型评估与选择
小吴的<机器学习 周志华>学习笔记 第二章 模型评估与选择 上一周我们介绍了第一章的基础概念,这一次将带来第二章的前三节.后面的2.4 比较检验与2.5 偏差与方差,涉及概率论与数理统计概 ...
- 西瓜书~至臻笔记（二）——模型评估与选择（可直接享用）
文章目录 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.2.1 留出法 分层采样 数据集中样本的顺序 数据集的大小比例 2.2.2 交叉验证法 数据集的样本顺序 留一法 2. ...
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