机器学习之评估假设.ppt

第5章 算法的评估与比较 (Evaluating Hypotheses);概述;动机;学习问题的框架;评估假设的问题;样本错误率和真实错误率;样本错误率和真实错误率（2）;离散值假设的置信区间;举例说明;置信区间表达式的推广;置信区间表达式的推广（2）;统计学中的基本定义和概念;错误率估计和二项比例估计;错误率估计和二项比例估计（2）;错误率估计和二项比例估计（3）;二项分布;二项分布（2）;应用二项分布的条件;均值;方差;估计量、偏差和方差;估计量、偏差和方差（2）;估计量、偏差和方差（3）;估计量、偏差和方差（4）;置信区间;置信区间（2）;置信区间（3）;双侧和单侧边界;80%双侧置信区间;推导置信区间的一般方法;通用的过程的步骤;思考题;中心极限定理;中心极限定理（2）;两个假设错误率间的差异;两个假设错误率间的差异（2）;两个假设错误率间的差异（3）;假设检验;假设检验（2）;学习算法比较;学习算法比较（2）;学习算法比较（3）K-Fold 交叉验证;学习算法比较（4）;t分布;学习算法比较（5）;配对t测试;配对t测试（2）;配对t测试（3）;实际考虑;实际考虑（2）;小结;小结（2）;思考题;补充读物