误差的分类

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误差的分类

• 示例1：机器学习中的误差分类
  • 示例1.1：监督学习中的误差分类
    • 示例1.1.1：回归问题中的误差分类
      • 示例1.1.1.1：平均绝对误差（MAE）
      • 示例1.1.1.2：均方误差（MSE）
    • 示例1.1.2：分类问题中的误差分类
      • 示例1.1.2.1：准确率
      • 示例1.1.2.2：召回率
  • 示例1.2：无监督学习中的误差分类
    • 示例1.2.1：聚类问题中的误差分类
      • 示例1.2.1.1：轮廓系数
      • 示例1.2.1.2：内部评价指标
    • 示例1.2.2：关联规则挖掘中的误差分类
      • 示例1.2.2.1：支持度
      • 示例1.2.2.2：置信度
• 示例2：工程中的误差分类
  • 示例2.1：测量误差分类
    • 示例2.1.1：系统误差
    • 示例2.1.2：随机误差
  • 示例2.2：生产误差分类
    • 示例2.2.1：人为误差
    • 示例2.2.2：设备误差
• 示例3：统计学中的误差分类
  • 示例3.1：抽样误差分类
    • 示例3.1.1：随机抽样误差
    • 示例3.1.2：非随机抽样误差
  • 示例3.2：测量误差分类
    • 示例3.2.1：随机误差
    • 示例3.2.2：系统误差
• 示例4：财务会计中的误差分类
  • 示例4.1：分类误差
    • 示例4.1.1：将开支误认为收入
    • 示例4.1.2：将收入误认为开支
  • 示例4.2：计算误差
    • 示例4.2.1：计算错误的数值
    • 示例4.2.2：计算错误的公式