Shallow Learning —Bias and Variance

訓練出的模型的error的來源：bias（偏差）和 variance（方差） 直觀表現是更復雜的模型在testing data上並不總是會有比較好的表現。 1.   關於bias和variance對最終結果的影響用下圖能較好說明。 是最準確的模型，是目標模型，這兩個之間產生的是初始的bias，是實際生成的模型，與我們的目標模型之間產生的誤差是variance。 2.   使用相同的模型，採用不同的

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