机器学习之方差与偏差（bias-variance）

方差与偏差作为学机器学习的一个基本功，经常被某些重视基础的面试官所问到，这里整理了一下相关的知识。 问题背景 我们评价一个机器学习模型的好坏，通常是评价模型的泛化性能，而对泛化性能为什么高低缺乏一些了解。偏差-方差分解（bias-variance decomposition）就是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。 原理 偏差、方差与噪声的含义 偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，

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