想问一下，当A，B两学习器性能相同时，为什么变量│e01-e10│的均值为1，方差为e01+e10？
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- 2021-11-04 17:23CODE-Yang的博客 《周志华机器学习》笔记第1章 绪论1.1 引言1.2 基本术语1.3 假设空间1.4 归纳偏好1.5 发展历程1.6 应用现状第2章 模型评估与选择 第1章 绪论 1.1 引言 机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统...
- 2024-10-04 22:142201_75296678的博客 第一章绪论## 1.1引言机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型"(model)的算法，即"学习算法"(learning algorithm).在面对新的情况时(例如看到一个没剖开的西瓜)，模型会给我们提供相应的判断...
- 2024-10-23 23:41阿蒂利奥·雷戈洛的博客 非形式化定义：将人的“经验”作为计算机的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，从而得到一个算法模型，同时在面对新的情况时，计算机能够做出准确有效的判断。形式化定义：假设T为计算机程序希望实现的任务类，P...
- 2025-04-03 21:55106106106的博客 在训练集上的误差测试误差（test error）：在测试集上的误差泛化误差（generalization error）：学习器在所有新样本上的误差，希望泛化误差尽量小在过拟合问题中，训练误差十分小，但测试误差教大；在欠拟合问题中，...
- 2025-01-17 18:40Sodas（填坑中....）的博客 创建了一个微信交流群，想加入的朋友+WeChat:SODAS_MUSIC_STUDIO 1、经验误差与过拟合 ①误差 错误率：分类错误样本数占总样本数的比例，即在m个样本中有a个错误样本，则错误率为; 精度：就是1-错误率，即1-E； 误差...
- 2024-03-21 18:24AI酱的读书笔记的博客 通过比较检验方法进行假设检验、交叉验证t检验、5✖️2交叉验证、卡方检验等方式比较学习器、模型、算法的性能。
- 2024-11-18 19:48Hello YDL的博客 机器学习周志华学习笔记-第2章<模型的评估与选择>
- 2025-06-08 09:01柠石榴的博客 AUC 越大，证明排序的质量越好，...上面的方法中，将学习器的犯错同等对待，但在现实生活中，将正例预测成假例与将假例预测成正例的代价常常是不一样的。在非均等错误代价下，我们希望的是最小化“总体代价”，这样。
- 2024-07-27 23:44QomolangmaH的博客 本文整理了机器学习领域经典之作：南京大学周志华教授的《机器学习》（西瓜书）勘误。包含博主按章节排序整理（截至2024年1月第45次印刷）及原印刷排序两部分。
- 2023-02-14 00:53WangSoooCute的博客 监督学习supervised learning=有导师学习：训练数据拥有标记信息，如分类、回归 无监督学习unsupervised learning=无导师学习：训练数据没有标记信息，如聚类 分类classification：欲预测的是离散值的一类学习任务，...
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