【機器學習筆記】權衡 bias 和 variance

Training error & Generalization error Training error 是說對於一個假設 h ,在 m 個樣本中， h 分類錯誤的個數： ϵ^(h)=1m∑i=1m1{h(x(i))≠y(i)} Generalization error 是指對於一個假設 h ,對於一個新樣本，分類錯誤的概率： ϵ(h)=P(x,y)∼D(h(x)≠y) 當樣本數量 m 足夠大的時

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