[DataAnalysis]机器学习算法泛化误差率的偏差-方差分解
一、期望泛化误差的偏差-方差分解 偏差-方差分解试图对机器学习算法的期望泛化误差率进行拆解。 记为测试样本，为训练集D上学习得到的模型在上的预测输出，为在数据集中的标记，为的真实标记。 对算法的期望泛化误差进行分解： 得到： 即泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。其中偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能
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