- 1. 训练误差与测试误差机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会给出不同的模型。当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就自然成为学习方法评估的标准。值得注意的是，机器学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者一致是比较理想的。其中N是训练样本容量。其中N′是测试样本容量。当损失函数是0-1损... 1. 训练误差与测试误差机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会给出不同的模型。当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就自然成为学习方法评估的标准。值得注意的是，机器学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者一致是比较理想的。其中N是训练样本容量。其中N′是测试样本容量。当损失函数是0-1损...
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