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閒話機器學習中偏差---方差權衡問題
時間 2021-01-02
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機器學習中,尋找偏差與方差平衡是機器學習中的根本。 一般的,針對機器學習而言,數據集在模型訓練中會被分爲訓練集(training data)、驗證集(validation data)、測試集(test data)。其中,測試集是在模型訓練好後,對該模型的客觀評價,測試集數據一定不要參與訓練。這裏探討的主要是偏差與方差的關係,測試集就不過多的探討。 模型的偏差=偏差+方差+不可消除的偏差(對於給
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