偏差与方差

对学习算法除了通过实验估计其性能，人们往往还希望了解它“为什么”具有这样的性能。“偏差-方差分解”是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。 对测试样本 x x x ，令 y D y_D yD​ 为 x 在数据集中的标记， y y y 为 x 的真实标记， f ( x ; D ) f(x; D) f(x;D) 为训练集 D D D 上学得模型 f f f 在 x 上的预测输出。以回归任务为例，算法的期

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