日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) 1.最常出现的对置信区间的错误理解: 在95%置信区间内,有95%的概率包括真实参数 (错误!!) 在95%置信区下构建的模型,意味着模型参数对于试图近似的函数有95%的概率是真实值的估计值(错误!!) 2.正确解释应为: 95%置信区间,意味着如果你用同样的步骤,去选样本,计算置信区间,那么100次这样的独立过程,有95%的概率你计算出来的区间会包含真实参数值, 即大概会有95个置信区间会包含真值。而对于某一次计算得到的某一个置