機器學習中的Bias,Error,Variance的區別
機器學習中的Bias,Error,Variance的區別 @(Machine Learning) 名詞解釋 Error | 誤差 Bias | 偏差 – 衡量準確性 Variance | 方差 – 衡量穩定性 這三個概念的關係是我當前不太理解的。 詳細閱讀參考網頁。 首先，三者的關係是： Error=Bias+Variance Error反映的是整個模型的準確度，Bias反映的是模型在樣本上的輸出
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