機器學習之偏差方差

一.偏差和方差   1.偏差和方差分別是用於衡量一個模型泛化誤差的兩方面：   模型偏差：模型預測的期望值和真實值之間的差。   模型方差：模型預測的期望值和預測值之間的差的平方   2.監督學習，模型泛化誤差可以分爲偏差/方差/噪聲的和   所以偏差表示的是模型的擬合能力。方差描述的是模型內部的穩定性。 1.導致偏差和方差的原因   偏差描述的是模型對於真實函數的擬合能力，出現偏差較大的原因，簡

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