机器学习入门机器学习入门 (5).pdf
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教学目标(1 1)掌握)掌握“训练误差训练误差”和和“泛化误差泛化误差”的概念;的概念;(2 2)掌握)掌握“留出法留出法”和和“交叉验证法交叉验证法”两种评估方两种评估方法;法;(3 3)理解)理解“二项检验二项检验”、“t t检验检验”和和“交叉验证交叉验证t t检验检验”三种比较检验方法;三种比较检验方法;(4 4)了解)了解“偏差偏差”和和“方差方差”的概念和意义。的概念和意义。目目 录录2评估方法评估方法 3比较检验比较检验4偏差偏差1经验误差经验误差经验误差01基本概念(1 1)“错误率错误率”(error rateerror rate)(2 2)“精度精度”(accuracyaccuracy)例:例:在在m m个样本中,有个样本中,有a a个样本分类错误,个样本分类错误,则:则:“错误率错误率”E=a/mE=a/m;“精度精度”=1-E=1-a/m=1-E=1-a/m。(3 3)“误差误差”(errorerror),指预测输出与样本真实输),指预测输出与样本真实输出之间的误差。出之间的误差。“训练误差训练误差”/“经验误差经验误差”(training errortraining error)“泛化误差泛化误差”(generalization errorgeneralization error)结论:结论:泛化误差越小越好。泛化误差越小越好。例:例:
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