【機器學習】西瓜書-第2章模型評估與選擇

評估方法 交叉驗證   從「偏差-方差分解」去解釋model的泛化性能 這個model爲什麼具有如此性能呢？——那麼就要從「偏差-方差分解」去解釋model的泛化性能。（考過） 偏差-方差分解試圖對model的期望泛化錯誤率進行拆解。泛化誤差可以分解爲偏差、方差、與噪聲之和。 偏差度量了：pred與gt的差別，即刻畫了model本身的擬合能力； 方差度量了：trainset樣本內容不同但是樣本大小

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