【機器學習筆記】第二章：模型評估與選擇
2.1 經驗誤差與過擬合
1. error rate/accuracy
2. error: training error/empirical error, generalization error
3. overfitting and underfitting
2.2 評估方法
1. hold out. 直接將數據集$D$劃分為兩個互斥的集合 $D = S \cap T, S \cap T = \varnothing$ , stratified sampling:分層采樣
2. cross validation.
3. bootstrapping
【機器學習筆記】第二章：模型評估與選擇
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