2016年9月15日
机器学习之模型评估与选择
摘要： 2.1 经验误差与过拟合 基本概念： 错误率：分类错误数/总样本数 训练误差/经验误差：学习器在训练集上所产生的误差 泛化误差：学习器在测试集上产生的误差 2.2 评估方法 在实际应用中会有多种不同的算法进行选择，对于不同的问题，我们该选择用哪种学习算法和参数配置，是机器学习中的模型选择。无法直接获 阅读全文
posted @ 2016-09-15 13:42 二十又七 阅读(1501) 评论(0) 推荐(1) 编辑