摘要：
一、经验误差 精度vs错误率 1. 误差：经验误差，泛化误差 过拟合 欠拟合 模型选择：理想的方案是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。然而现实中无法直接获得泛化误差。 二、评估方法 用“测试误差”作为泛化误差的近似。 留出法 hold-out 交叉验证法 cross va 阅读全文
posted @ 2017-08-09 22:44 AYE89 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
一、基本术语 一个示例=一个样本 属性=特征 属性值-属性空间 一个特征向量，即一个示例 训练集vs验证集vs测试集 假设：模型对应了关于数据的某种潜在规律 学习的任务：分类、回归、聚类 泛化能力：模型适用于新样本的能力 独立同分布：假设全体样本服从一个未知的分布，每个样本都是独立地从这个分布上采样 阅读全文
posted @ 2017-08-09 22:41 AYE89 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
1.简单的for...[if]...语句 newList构建了一个与a具有相同元素的List。但是，newList和a是不同的List。执行b=a，b和newList是不同的。 newList2是从a中选取满足x%2==0的元素组成的List。 2.嵌套的for...[if]...语句 嵌套的for 阅读全文
posted @ 2017-08-09 19:03 AYE89 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
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posted @ 2017-08-09 17:14 AYE89 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑