错误率

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机器学习：模型评估与选择

模型评估与选择 1、经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。精度=1-错误率。误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。训练误差/经验误差：学习器在训练集上的误差。泛化误差：在新样本上的误差。 2、评估方法 ⭐留出法：直接将数据集划分为两个互

机器学习-学习笔记(二) --> 模型评估与选择

目录一、经验误差与过拟合二、评估方法模型评估方法1. 留出法（hold-out）2. 交叉验证法（cross validation）3. 自助法（bootstrapping）调参（parameter tuning）和最终模型数据集（data set）三、性能度量（performance measure）1. 回归任务的性能度量1.1 均方误差、均方根误差1.2 平方绝对误差1.3 确

深度学习教程 | AI应用实践策略(下)

14：jmeter非运行

一：非gui运行jmeter生成html报告jmeter -n -t demo.jmx -l result.jtl -e -o HttpReport 关注：error错误率，95%line的响应时间，每秒处理事务数

第三门课结构化机器学习项目-笔记

正交化（Orthogonalization）正交化的概念是指，你可以想出一个维度，这个维度你想做的是控制转向角，还有另一个维度来控制你的速度，那么你就需要一个旋钮尽量只控制转向角，另一个旋钮，在这个开车的例子里其实是油门和刹车控制了你的速度。但如果你有一个控制旋钮将两者混在一起，比如说这样一

实验三最小错误率的贝叶斯分类

一、实验说明贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化，它遵循“多数占优”这一基本原则。二、实验内容利用贝叶

实验三最小错误率的贝叶斯分类

利用贝叶斯后验概率确定分类：设有19人进行体检，结果如下表。但事后发现4人忘了写性别，试问，这4人是男是女？序号身高体重性别序号身高体重性别 1 170 68 男 11 140 62 男 2 130 66 女 12 150 64 女 3 180 71 男 13 120 66 女 4 190 73

最小错误率贝叶斯分类

实验三最小错误率的贝叶斯分类利用贝叶斯后验概率确定分类：设有19人进行体检，结果如下表。但事后发现4人忘了写性别，试问，这4人是男是女？代码

第一次笔记

在开始学习之前，我心中就有疑问，什么是学习机器学习，为什么要学，学会了能做些什么。我觉得这是一个好的现象，因为抱着问题去学习，我的目的性会很强。抱着这样的疑惑开始了这次组队学习。西瓜书和南瓜书，看似简单的名称，其实是为了掩盖了它其中蕴藏的知识，我以为它将是一本解答我问题的书

西瓜书第二章学习笔记-下

第二章比较验证（1）假设检验在包含m个样本的测试集上，泛化错误率为的学习器被测得测试错误率为的概率是：其中表示在m个样本中选出个的取法个数。在时，在时最大。越大时越小。如在=0.3时，10个样本中测得3个被误分类的概率最大。m=10，=0.3时，假设≤,则在置信度1-α的概率内所能观测

21.9.16晚小记

408: 二刷计组结束、操作系统一半（额加上新大纲改革可能不算一半）数学：高数部分强化基本结束线性代数二刷第三章概率论额复习一半断层了英语每天阅读 5步法错误率不太规律单词继续政治脑图 1000题带背总结注重章节联系，斟酌历年真题革命尚未成功，同志仍需努力 202

性能度量 - 对学习器泛化能力的评估

文章目录 1. 最常见的性能度量 - 错误率与精度2. 查准率/查全率/F13. ROC与AUC4. 代价敏感错误率与代价曲线导语: 如何计算“测试误差”？需要利用性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但

DDM(Drift Detection Method)

DDM DDM的思想也很简单，就是control the online error-rate of the algorithm（控制算法的在线错误率）。如果样本数据是稳定分布的，那么随着数据的输入，模型的错误率就会逐渐下降；当概率分布发生变化时，模型的错误率就会上升。所以DDM就是在线控制模型训练过程中的错误率。 DDM会为错误率

2021-07-13

错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率"。精度：精度=1-错误率错误率：学习器中在训练集上的误差称之为"训练误差"或"经验误差"。泛化误差：在新样本的误差。过拟合：训练样本学习的太好了，泛化能力下降。欠拟合：训练样本学习的较差，泛化能力也不高。导致过拟合的原因最

基于UCI数据集，比较线性回归和岭回归的错误率

0.总结 LawsonAbs的认知与思考，不一定完善和准确，还请各位读者怀批判思维阅读。分成训练集和测试集可以直接得到解析解 1.逻辑回归和岭回归关于原理公式，这里不再涉及 2.数据集 boston的房价数据集，可以直接从sklean中获取。 3.代码给出代码，将其运行在jupyter notebook中，可以

【Redis】特殊数据类型 - HyperLogLog (基数统计)

HyperLogLog 是用来做基数统计的算法。先了解下什么是基数。比如数据集{1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为{1, 3, 5 ,7, 8}，基数(不重复元素)为5。如果，现在需要统计一下网页的UV，那么就会涉及到去重了，这种场景就很适合用HyperLogLog。这不就是set集合嘛？我用set来得

微服务沉思录-观测性

观测性（Observability）是微服务得以稳健运行的至关重要一环。在生产环境若缺乏良好的观测性工具和方法，就好比高空的飞机在没有仪表板的情况下飞行一样，两眼一抹黑，充满不确定性因素和未知风险，无法及时发现、定位、转移和修复错误。业界通常将观测性大致分为三大类：Metrics，Tracing和L

误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合

误差、方差、偏差、噪声、训练误差+验证误差、偏差方差窘境、错误率和误差、过拟合与欠拟合目录

深度学习-通用模型调试技巧

欢迎添加华为云小助手微信（微信号：HWCloud002 或 HWCloud003），输入关键字“加群”，加入华为云线上技术讨论群；输入关键字“最新活动”，获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩！改善模型的步骤：1、根据人类表现估计贝叶斯最优错误率。贝叶斯最优错误率是理论上可

Day3 周志华《机器学习》读书笔记之模型选择

微信公众号关注：脑机接口研习社追踪脑机接口最新发展资讯系列文章目录 Day1 当脑机接口遇上机器学习：周志华《机器学习》读书笔记之绪论 Day2 周志华《机器学习》读书笔记之模型评估文章目录系列文章目录前言Day 3一、比较检验1. 二项分布和二项检验2. t检验（t-test

机器学习实战（七）

title: 机器学习实战（七） date: 2020-04-07 09:20:50 tags: [AdaBoost, bagging, boosting, ROC] categories: 机器学习实战更多内容请关注我的博客利用AdaBoost元算法提高分类性能在做决定时，大家可能会吸取多个专家而不是一个人的意见，机器学习也有类似的算法，这就是元算法（m

（七十八)springcloud+springboot+uniapp+vue b2b2c 分布式微服务电子商务商城之Spring Cloud集成Spring Data

缓存可以说是我们对数据库的一道保护墙，缓存穿透就是冲破了我们的保护墙，每个缓存都有一个缓存的 Key，当相同的 Key 过来时，我们就直接取缓存中的数据返回给调用方，而不用去查询数据库，如果调用方传来的永远都是我们缓存中不存在的 Key，这样每次都需要去数据库中查询一次，就会导致数

机器学习西瓜书第二章笔记

2、模型评估与选择经验误差与过拟合误差：学习器预测与样本实际输出值之间的差异训练误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：训练集在新样本上的误差希望泛化误差小的，但实际只能使经验误差最小化过拟合：学习器把训练样本自身的特点当作了所有样本潜在的样本都会具有的一般特

AIBigKaldi（十七）| Kaldi的DNN模型（源码解析）

本文来自公众号“AI大道理” 单音素模型词错误率为50.58%，三音子模型词错误率为36.03%，lda-mllt模型词错误率为32.12%，说话人自适应模型词错误率为28.41%，quick模型词错误率为27.94%。可见quick模型识别率继续有了一定的提高。能否继续优化模型？又要从哪些方面入手进行优化呢

如何进行性能测试（压测）

如何做性能测试一、知道目标qps，看服务器需要多大的资源步骤：将线下配置与线上配置保持一致；编写压测方案；编写压测脚本-设置jmeter参数【线程数、常数吞吐量计时器、header、http请求、响应断言、聚合报告】开始运行；查看聚合报告，看错误率，90、95的响应时间，吞吐量；不通过，则进行