理解机器学习中的偏差与方差

学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能的过程中, 我们主要关注偏差与方差. 因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error). 首先抛开机器学习的范畴, 从字面上来看待这两个词: 偏差. 这里的偏指的是 偏离 , 那么它偏离了什么

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