第六周：概念补充

概念补充 1 偏差和方差 1.1 偏差和方差的定义 1.2 模型泛化误差 1.3 偏差与方差的权衡 2 模型正则化 2.1 L1正则化 2.2 L2正则化 1 偏差和方差 1.1 偏差和方差的定义 一个集成模型(f)在未知数据集(D)上的泛化误差E(f;D)，由方差(var)，偏差(bais)和噪声(ε)共同决定。 下面的图像，每个点就是集成算法中的一个基评估器产生的预测值。红色虚线代表着这些预测

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