写在前面 今天我们继续读第二个章节, 模型评估与选择. 在这篇文章中, 我们重点探讨经验误差与过拟合, 评估方法这两个小节中的内容. 经验误差与过拟合 错误率(Error Rate): 分类错误的样本数占样本总数的比例. 如果在m个样本中, 有a个样本分类错误, 则错误率 . 精度(Accuracy): 精度 = 1 - 错误率 , . 误差(Error): 学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异被称为误差. 学习器在训练集上的误差称为'训练误差'(Training…
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写在前面 周志华老师的<机器学习>, 又被称为西瓜书, 每次读都会有一种耳目一新的感觉. 这次在微信公众号发起了西瓜书精读活动, 很多童鞋的需求都很强烈, 希望在我们一起努力下, 能对书中的知识有更深刻的认知. 机器学习是目前火热的人工智能领域中的一门大学科, 其中对高数, 线代, 统计学, 概率论的要求极高. 在看这个系列文章的同时, 如果遇见看不懂的公式或者名词, 可以适量的补充一些数学知识. 相信我们都会有所进步! 在这篇文章中, 我们对机器学习的基本概念与名词做了解释. 在学习完这个章节之后, 你会对机器学习有个大概的认知, 并且了解一些基本术语, 假设空间, 以及理解归纳偏好的概念. 引言…