機器學習4-模型的誤差來源以及減少誤差的方法

誤差來源的兩個方面： bias（偏差）：度量了某種學習算法的平均估計結果所逼近的學習目標的程度。 variance（方差）:度量了在面對同樣規模的不同訓練集時分散的程度。 高的bias表示離目標值遠，低bias表示離靶心近；高的variance表示多次學習的結果越分散，低的variance表示多次學習的結果越集中。 區別 variance反映的是模型每一次輸出結果與模型輸出期望之間的誤差，即模型的

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