训练误差
训练得出的的误差，比如训练1000个样本得出的误差是0.01，训练500个样本得出的误差是0.02。一般在程序里当做训练终止的条件，例如do while(|R1-R2|<0.01){ do something }
泛化误差
训练好模型之后测试的误差，比如训练一个y=kx+b的模型了，现在去测试100个样本，出现一个判断错误，那就是泛化误差为0.01.
一些误差的概念
本文共 185 字，大约阅读时间需要 1 分钟。
转载地址：http://pptgi.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
selenium-webdriver(python) (七)-----多层框架或窗口的定位
查看>>
selenium多个窗口切换
查看>>
python selenium下载电子书
查看>>
基于python的selenium实现多窗口切换
查看>>
H5和flash的区别
查看>>
selenium-webdriver(python) (十)
查看>>
selenium借助AutoIt识别上传（下载）详解
查看>>
轻松自动化---selenium-webdriver(python) (十二)--转自虫师
查看>>
自动化测试 -- 通过Cookie跳过登录验证码
查看>>
自动化测试如何解决验证码的问题
查看>>
在做自动化测试之前你需要知道的
查看>>
API 是什么
查看>>
python27与python35可以共存
查看>>
安装robotframework
查看>>
快捷创建ride桌面快捷方式
查看>>
robotframework教程
查看>>
robotframework打不开浏览器的解决办法比如 no open browser
查看>>
robotframework使用之RIDE的底部日志没显示怎么办？
查看>>
通过调用关键字来实现测试用例---重复利用百度搜索
查看>>
RobotFrameWork（二）Ride简单使用及快捷键
查看>>