闲话机器学习中偏差---方差权衡问题

机器学习中，寻找偏差与方差平衡是机器学习中的根本。   一般的，针对机器学习而言，数据集在模型训练中会被分为训练集（training data）、验证集（validation data）、测试集（test data）。其中，测试集是在模型训练好后，对该模型的客观评价，测试集数据一定不要参与训练。这里探讨的主要是偏差与方差的关系，测试集就不过多的探讨。 模型的偏差=偏差+方差+不可消除的偏差（对于给

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