機器學習 算法總結（二） 調參技巧

偏差和方差 在統計學習框架下，Error = Bias + Variance。Error指的模型的預測錯誤率，由兩部分組成，一部分是由於模型太簡單而帶來的估計不準確的部分（Bias），另一部分是由於模型太複雜而帶來的更大的變化空間和不確定性（Variance）。 如果要降低模型的Bias，就一定程度上會提高模型的Variance，反之亦然。根本原因是如果我們更相信訓練數據的真實性，忽視對模型的先驗

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