機器學習系列之偏差、方差與交叉驗證

一、偏差與方差 在機器學習中，我們用訓練數據集去訓練（學習）一個model（模型），通常的做法是定義一個Loss function（誤差函數），通過將這個Loss（或者叫error）的最小化過程，來提高模型的性能（performance）。然而我們學習一個模型的目的是爲了解決實際的問題（或者說是訓練數據集這個領域（field）中的一般化問題），單純地將訓練數據集的loss最小化，並不能保證在解決更

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