2015年10月20日
名词解析之泛化误差
摘要： 以前在机器学习中一直使用经验风险来逼近真实风险，但是事实上大多数情况经验风险并不能够准确逼近真实风险。后来业界就提出了泛化误差的概念（generalization error）,在机器学习中泛化误差是用来衡量一个学习机器推广未知数据的能力，即根据从样本数据中学习到的规则能够应用到新数据的能力。常用的计算方法是：用在训练集上的误差平均值-在测试集上的误差平均值。 阅读全文
posted @ 2015-10-20 21:38 朱玉星 阅读(462) 评论(0) 推荐(0) 编辑