机器学习之模型评估与选择

第一章：经验误差与过拟合问题

• 1. 经验误差与过拟合问题 付费专享 9:10

第二章：学习器的评估方法

• 1. 留出法 4:35
• 2. 交叉验证法 5:58
• 3. 自助法 4:10
• 4. 调参与最终模型 4:14

第三章：性能度量

• 1. 错误率与精度 3:23
• 2. 查准率和查全率 10:17
• 3. ROC与AUV 7:44
• 4. 代价敏感错误率与代价曲线 5:41

第四章：比较检验

• 1. 假设检验 9:19
• 2. 交叉t检验，其他检验 5:03

第五章：偏差与方差

• 1. 偏差与方差 4:00