机器学习算法笔记之9：误差与方差、学习曲线

1. 误差与方差的理解算法 在训练机器学习模型时，使用不一样的训练集极可能会获得不一样的估计模型，估计模型随着训练集的改变而变化的程度就叫作方差variance。咱们训练获得的估计模型与实际真实模型的误差即为bias，估计与实际差距越大，bias就越高。为了获得较低的偏差，须要尽量地下降方差和误差，然而这二者不能同时减少，在bias与variance之间存在一个权衡trade-off。机器学习 低

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