偏差與方差

對學習算法除了通過實驗估計其性能，人們往往還希望瞭解它「爲什麼」具有這樣的性能。「偏差-方差分解」是解釋學習算法泛化性能的一種重要工具。 對測試樣本 x x x ，令 y D y_D yD​ 爲 x 在數據集中的標記， y y y 爲 x 的真實標記， f ( x ; D ) f(x; D) f(x;D) 爲訓練集 D D D 上學得模型 f f f 在 x 上的預測輸出。以迴歸任務爲例，算法的期

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