方差與偏差

轉自：機器學習基礎 | 偏差與方差 導致偏差和方差的原因 偏差通常是由於我們對學習算法做了錯誤的假設，或者模型的複雜度不夠； 比如真實模型是一個二次函數，而我們假設模型爲一次函數，這就會導致偏差的增大（欠擬合）； 由偏差引起的誤差通常在訓練誤差上就能體現，或者說訓練誤差主要是由偏差造成的 方差通常是由於模型的複雜度相對於訓練集過高導致的； 比如真實模型是一個簡單的二次函數，而我們假設模型是一個高次

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