機器學習面試常考知識之偏差和方差

定義： 偏差：描述的是預測值的期望和真實值的偏離關係，偏差越大，越偏離真實值。（boosting減少偏差） 方差：描述的是預測值的離散程度（波動程度），方差越大，數據的分佈越分散，波動越明顯。（bagging降低方差）從數學角度看，可以理解爲每個預測值與預測均值差的平方和的再求平均數。 這是一張常見的靶心圖。可以想象紅色靶心表示爲實際值，藍色點集爲預測值。在模型不斷地訓練迭代過程中，我們能碰到四種

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