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课程状态：
已完结
12/12
适合人群：机器学习初学者
课程介绍
本课程主要讲解经验误差与过拟合问题，学习器的评估方法(留出法，交叉验证法，自助法，调参与终模型)，性能度量（错误率与精度，查准率和查全率，ROC与AUV，代价敏感错误率与代价曲线），比较检验（假设检验，交叉t检验，其他检验），偏差与反差等知识点。
课程收益
本课程需要掌握经验误差与过拟合问题，学习器的评估方法(留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型)，性能度量（错误率与精度，查准率和查全率，ROC与AUV，代价敏感错误率与代价曲线），比较检验（假设检验，交叉t检验，其他检验），偏差与反差等知识点。
课程大纲
课件付费后打包下载
- 第一章：经验误差与过拟合问题
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- 1. 经验误差与过拟合问题 课件付费后下载 9:10
- 第二章：学习器的评估方法
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- 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
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- 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
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- 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
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- 1. 偏差与方差 4:00
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