第三部分 機器學習(ML)策略1 - 5 筆記

1.9 可避免偏差 Avoidable bias 偏差 VS 方差 明確貝葉斯誤差亦或是人類水平誤差有利於在不同的場景下專注於不同的算法調整策略。 例子 貓分類器 Case1：如果訓練誤差以及開發誤差與人類水平誤差相差較大 (huge gap)，需要把算法的重點放在減少偏差(bias)上，可以通過調整網絡結構(更大、更深)、增加訓練時間等方式調整。(gap between Bays error a

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