機器學習面試必知：偏差-方差分析

過擬合形象確實是最大似然方法的一個不好的性質，但我們在使用貝葉斯方法對參數進行求和或者積分時，過擬合不會出現。迴歸線性模型中的最小平方方法也同樣會產生過擬合。雖然引入正則化可以控制具有多個參數的模型的過擬合問題，但是這也會產生一個問題，如何確定正則化係數 λ \lambda λ 。 我們已經知道當使用平方損失函數時，最優的預測由條件期望給出即 h ( x ) = E [ t ∣ x ] = ∫ t

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