关于博客搭建和美化计划
因为自己跟着Fomalhaut老师搭建了一个个人博客网站,老师讲的很明白但有部分内容已经不是最新的了同时也想兼顾一下没有前端代码知识的同学们,所以我决定写这篇博客把这些内容讲清楚,讲明白 1.前言 博客搭建过程遇到任何问题,优先在本页面搜索,检查是否已经有该配置教程。 遇到问题可以优先在文章评论区留言,注意留言时请填写正确的邮箱以确保能收到站长的回复。 实在解决不了的问题可添加站长的QQ进行交流,备注自己的个人信息(当然站长也不一定会)。 2.前置准备首先你必须有的账号是:github账号, git账号, vecel账号
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错误率(error rate):分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率精度(accuracy):精度 = 1 - 错误率 如果在m个样本中有a个样本分类错误,那么错误率 E = a/m,精度 = 1 - E。更一般地,把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差(error)。学习器在训练集上的误差称为 训练误差(training error) 或 经验误差(empirical error),在新样本上的误差称为 泛化误差(generalization error)。 实际所希望的,是在新样本上能表现得很好的学习器,在这里引入两个重要概念:过拟合与欠拟合。
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