機器學習之誤差函數理解

機器學習之誤差函數理解 1.基本理解 2. 誤差來源：bias && variance 2.1 原理依據 2.2 不同模型下的比較 2.3 bias 3.總結 1.基本理解 在機器學習中，我們期望的就是在給出的數據中訓練出一個modle,也可以理解爲一個函數function，當我們將我們的測試數據輸入到這個modle的時候，就可以得到我們預想的結果。然而在我們訓練數據的時候，我們就會遇到這個問題，

>>阅读原文<<