[DataAnalysis]機器學習算法泛化誤差率的偏差-方差分解

一、期望泛化誤差的偏差-方差分解 偏差-方差分解試圖對機器學習算法的期望泛化誤差率進行拆解。 記爲測試樣本，爲訓練集D上學習得到的模型在上的預測輸出，爲在數據集中的標記，爲的真實標記。 對算法的期望泛化誤差進行分解： 得到： 即泛化誤差可分解爲偏差、方差與噪聲之和。其中偏差度量了學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習算法本身的擬合能力；方差度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習性能

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