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从“猫狗大战”入门机器学习之“模型评估与选择”

必备概念:学习器、错误率、精度、训练误差、泛化误差、过拟合、欠拟合、训练集、验证集、测试集关于猫狗大战:Cats vs. Dogs(猫狗大战)是一道经典赛题,利用给定的包含猫、狗图片的数据集,用算法实现猫和狗的识别(二分类)。一、评估方法假设已存在多个学习器,需要对其泛化误差进行评估并选择最优的一个。为此,首先需要对原始数据集进行划分,然后在划分出来的“测试集”上运行,用得到的测试误差作为...

2020-02-23 20:28:33
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