機器學習第六週（二）

偏差（bias）與方差（Variance） 以熟悉的三個例子開始： 在上一講中引入了測試誤差和多項式次數。在這裏，計算訓練誤差和交叉驗證誤差。 更詳細如下： 即隨着多項式次數d的不斷增大，訓練誤差是不斷減小的，驗證誤差再到達最佳多項式次數前也是不斷減小，隨後不斷增加，爲一個凸函數形式。 由這個圖我們得到： 即當訓練誤差和驗證誤差近似相等且都比較大時，判斷爲高偏差、欠擬合（high bias、und

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