李宏毅機器學習(四)誤差

在上一節我們已經看到，更復雜的模型不一定會讓其在測試集上的表現更好。 其實誤差(Error)有兩個來源，一個來自偏差(Bias)，一個來自方差(Variance)。瞭解這兩個來源是大有裨益的，因爲我們可以對得到的模型誤差進行分析，看是來自偏差還是方差，然後用相應的方法解決，進而提高模型的性能。 對於寶可夢的例子而言，真實的函數 y ^ = f ^ ( x ) \hat{y}=\hat{f}\lef

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