周志华 机器学习 笔记
第一章
归纳(induction):特殊到一般的“泛化”过程,generalization,从具体的事实归纳出一般性规律
演绎(deduction):从一般到特殊的“特化”过程,specialization,从基础原理推演出具体情况。
有归纳偏好:满足条件的模型很多,选择哪个呢?
第二章
过拟合overfitting和欠拟合underfitting
过拟合:学习能力过于强大,把训练样本所包含的不打一半的特性都学到了,说白了就是学习到了一些样本的特有特征
评估方法:1 留出法 :分为连个子集,一个用于训练,一个用于验证
2 交叉验证(cross-verification):分成k份,K-1用于训练,剩下的一份用于验证,轮训K次,取平均。(留1法)
3 自助法
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