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RSS订阅原创 机器学习模型评估与选择
第二章 模型评估与选择 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是输出之间的差异成为“误差” 训练器在训练集上的误差为训练误差；在新样本的误差称为泛化误差 过拟合: 学习器把训练样本学的太好了，已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会有的一般性质 测试集与训练集的划分 1.留出法 直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T 2.交叉验证法 将数据划分为k个大小相似的互斥子集，即D=D
2020-07-30 11:10:38
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原创 多线程 01 概述
多线程 多条执行路径，主线程和子线程并行交替执行 程序 进程 ：一个进程可以有多个线程 process 是执行程序的一次执行过程 动态的概念 线程：线程是CPU调度和执行的单位 线程就是独立的执行路径 在程序运行时，即使没有自己创建线程，后台也会有多个线程，如主线程、gc线程 main（）称为主线程，为系统的入口，用于执行整个程序 在一个进程中，如果开辟了多个线程，线程的运行由调度器安排，调度器是与操作系统紧密相关的，先后顺序是不能人为干预的 对同一份资源操作时，会存在资源抢夺问题
2020-07-21 15:34:44
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空空如也
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