機器學習和數據挖掘（8）：偏見方差權衡

偏見方差權衡 偏見和方差 我們一直試圖在近似和泛化之間找到一個平衡。 我們的目標是得到一個較小的 Eout ，也希望在樣例之外也表現得非常棒的 Eout 。複雜的假設集 H 將有機會得到一個接近目標函數的結果。 VC維分析使用的是泛化邊界來進行泛化。根據公式 Eout≤Ein+Ω ，其中 Ein 是我們在算法中需要去減少的值，如果它比較小，我們就得到了一個不錯的近似函數（起碼在某些點上是這樣）；而

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