算法中的泛化誤差、偏差、方差、噪聲的理解

摘要：在現實任務中，我們往往有多種學習算法可供選擇，甚至對同一個學習算法，當使用不同的參數配置時，也會產生不同的模型，那麼，我們該如何選用哪一個學習算法，使用哪一種參數配置呢？這就是機器學習中的「模型選擇」問題，理想的解決方案是對候選模型的泛化誤差進行評估，然後選擇泛化誤差最小的那個模型。   泛化誤差意義 以前在機器學習中一直使用經驗風險（訓練誤差）來逼近真實風險，但事實上多數情況經驗風險並不能

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