Bias/variance tradeoff 樣本誤差與泛化誤差分析

欠擬合/過擬合在這裏叫做偏差/方差權衡 一般的，欠擬合指假設函數不能較好的擬合樣本數據，比如實際樣本數據是二次函數，用一次函數無論如何都不能很好地擬合。或者可以理解爲，無論樣本多麼充足，函數依然不能學習到真實問題的結構。 過擬合指假設函數過於複雜，挖掘出了有限個樣本數據中的某些奇怪的，實際並不存在特徵聯繫，導致在樣本集上誤差很低，但泛化誤差（非樣本數據上）卻很高。 定義偏差bias爲即使訓練集很大

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