方差與偏差

在周志華《機器學習》這本書中，提到了方差與偏差的概念。在後來的學習中越發感覺理解方差與偏差可以從更深層次理解各種學習算法。 在書中做了如下表述： 在忽略噪聲的情況下，泛化誤差可分解爲偏差、方差兩部分。 偏差：度量學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，也叫擬合能力。 方差：度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習性能的變化，即刻畫了數據擾動造成的影響。 神圖： 另外節選《機器學習》第45頁的公式：

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