第六週：概念補充

概念補充 1 偏差和方差 1.1 偏差和方差的定義 1.2 模型泛化誤差 1.3 偏差與方差的權衡 2 模型正則化 2.1 L1正則化 2.2 L2正則化 1 偏差和方差 1.1 偏差和方差的定義 一個集成模型(f)在未知數據集(D)上的泛化誤差E(f;D)，由方差(var)，偏差(bais)和噪聲(ε)共同決定。 下面的圖像，每個點就是集成算法中的一個基評估器產生的預測值。紅色虛線代表着這些預測

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