当前位置: 首页 > 人工智能
  • 机器学习(二) 评估与度量

    机器学习(二) 评估与度量

    机器学习第二章   评估与度量   第二章路线图   错误率: 分类错误的样本数占样本总数的比例成为“错误率”。 精度 : 精度 = 1 – 错误率。 泛化误差: 训练结果在新的测试集上的误差。 过拟合:训练将本身的一些特点当做了潜在的一般性质进行了学习。 欠拟合:对训练样本的一般性质尚未学好。 关于NP问 ...

    阅读全文
    作者:root | 分类:人工智能
  • 机器学习 (一) 基础概念

    机器学习 (一) 基础概念

    人工智能第一期    预热研讨   学习的定义: 形式化定义:P评估计算机程序在某个任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中的任务获得了性能的改善,则我们就说关于P,T程序对E进行了学习。   有监督学习: 训练数据由一组训练实例组成。在监督学习中,每一个例子都是一对由一个输入对象(通常是一个向 ...

    阅读全文
    作者:root | 分类:人工智能