機器學習算法/模型——模型泛化

模型泛化 理論 概論 公式推導 泛化誤差 = 偏差 + 方差 + 噪聲學習 噪聲：錯誤標記 方差：模型的預測穩定性 - 數據擾動對模型的影響 偏差：考察模型本身擬合能力 經驗誤差與泛化能力之間的矛盾 分析手段 解決辦法 理論 概論 泛化誤差/預測誤差 學習算法的預測誤差, 或者說泛化誤差(generalization error)可以分解爲三個部分: 偏差(bias), 方差(variance)

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