参数优化-偏差与方差

我们知道训练模型时经常会有一些误差，我们要想弥补这些误差，首先要搞清楚这些误差是怎么产生的。   误差的分解 假设我们要预测的模型为 y=f(x)，但是通常数据都会有一些噪音，我们的数据集为y=f(x)+noise，通常我们会假设数据服从正态分布，也就是噪音会均分分布在曲线两侧，所以噪音和为0。 假设有测试数据 x，yD为其在数据集中的label（有噪声的label），y为其真实的label（无噪

>>阅读原文<<