李宏毅機器學習（二）

1、理解偏差(bias)和方差(variance) 首先，我們來理解什麼是偏差(bias)和方差(variance)： 機器學習目的是找到一個最好函數 f ^ \hat f f^​，能夠非常準確根據輸入的數據得到所期望的結果。爲了得到這個最好的函數，我們需要一堆訓練數據，找到函數 f ∗ f^* f∗， f ∗ f^* f∗是最優函數 f ^ \hat f f^​的估測。衡量兩者之間的誤差，主要來

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