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：