【机器学习】偏差-方差分解Bias-variance Decomposition

偏差-方差分解(Bias-Variance Decomposition) 偏差-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点。Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即样本真实噪音noise、bias和 variance。 noise 样本真实噪音

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