機器學習 算法總結（二） 調參技巧

誤差和方差 在統計學習框架下，Error = Bias + Variance。Error指的模型的預測錯誤率，由兩部分組成，一部分是因爲模型太簡單而帶來的估計不許確的部分（Bias），另外一部分是因爲模型太複雜而帶來的更大的變化空間和不肯定性（Variance）。 若是要下降模型的Bias，就必定程度上會提升模型的Variance，反之亦然。根本緣由是若是咱們更相信訓練數據的真實性，忽視對模型的先

>>阅读原文<<