【sklearn第二十八讲】验证曲线

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 每个估计量都有自己的优势和不足。估计量的泛化误差能被分解为偏差(bias), 方差(variance)和噪音(noise). 一个估计量的偏差是它对于不同训练集的平均误差。方差表示它对不同训练集的敏感程度。噪音是数据的属性。在下图里，我们看见函数 f(x)=cos(32πx) f ( x ) = cos ⁡ ( 3

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