偏差與方差

引言 偏差 Bias 方差 Variance 寫這篇文章的原因是集成學習中提到了Boosting主要是減少Bias，Bagging 主要是減小Variance。 Bias和Variance是針對Generalization(泛化、⼀一般化)來說的。在機器學習中，我們用訓練數據集學習一個模型，我們通常會定義一個損失函數(Loss Function),通過最小化這個損失函數，提高模型性能。但單純得將訓

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