【sklearn第二十八講】驗證曲線

機器學習訓練營——機器學習愛好者的自由交流空間（qq 羣號：696721295） 每個估計量都有自己的優勢和不足。估計量的泛化誤差能被分解爲偏差(bias), 方差(variance)和噪音(noise). 一個估計量的偏差是它對於不同訓練集的平均誤差。方差表示它對不同訓練集的敏感程度。噪音是數據的屬性。在下圖裏，我們看見函數 f(x)=cos(32πx) f ( x ) = cos ⁡ ( 3

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