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偏差bias、方差 variance
時間 2020-12-27
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回顧 降低泛化誤差 機器學習算法中,我們主要目的是同時降低模型的偏差和方差;然而,真實情況是我們不能同時做到,只能折中。 回顧 誤差來源: bias:測試集中的很多點並沒有表達出來,bias很大; variance:選用的測試集數據與真實的數據分佈不一致,導致variance大; 偏差: 描述了數據的表達能力,圖一顯示,弱分類器的表達能力弱,造成偏差較大,即欠擬合; 增加模型的複雜度,增加數據特徵
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