摘要：
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、学习了《深入浅出Pandas》的的第九章：Pandas数据重塑与透视 9.1数据透视 ~ 9.8爆炸列表 🚗博客： Pandas:数据重塑与透视 2、《机器学习》第1章、第2章 第1章 1.1 基本术语 1.2 假设空间 1.3 归纳偏好 1.4 发展历程 1 阅读全文
摘要：
模型评估与选择 1、经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度=1-错误率。 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。 训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。 泛化误差：在新样本上的误差。 2、评估方法 ⭐留出法：直接将数据集划分为两个互斥的集合。 需要注 阅读全文