理解機器學習中的誤差與方差

學習算法的預測偏差, 或者說泛化偏差(generalization error)能夠分解爲三個部分: 誤差(bias), 方差(variance) 和噪聲(noise). 在估計學習算法性能的過程當中, 咱們主要關注誤差與方差. 由於噪聲屬於不可約減的偏差 (irreducible error).html 首先拋開機器學習的範疇, 從字面上來看待這兩個詞:web 誤差.算法 這裏的偏指的是 偏離

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